医疗健康场景库
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场景概述
医疗健康场景库聚焦医疗机构的设备管理、药品管理等业务痛点,将复杂的医疗质量管理需求拆解为可快速落地的微场景。每个场景包含明确的业务规则、技术方案和可复用的开发资产。
行业背景
医疗机构的运营管理中,设备管理和药品管理是保障医疗质量和安全的核心环节。设备需要定期校准以确保检查结果准确,药品需要严格的效期管理以避免过期药品流入临床。
业务规模:
- 中型医院:床位300-800张,日门诊量1000-3000人次
- 医疗设备:200-500台(CT、MRI、呼吸机、血压计等)
- 药品管理:SKU 1000-3000个,库存总量5-10万盒
- 管理频率:设备每年校准1-2次,药品每天盘点效期
参与角色:
- 设备科 - 设备采购、维护、校准管理
- 药房 - 药品采购、库存、发放管理
- 医务科 - 医疗质量监督、合规检查
- 药剂科 - 药品质量监督、处方审核
- 采购部 - 设备和药品采购
- 财务科 - 资产管理、报损审核
- 院长/副院长 - 医院管理决策
行业标准:
- 《医疗器械监督管理条例》
- 《药品管理法》
- 《医院评审标准》
- 《医疗质量管理办法》
微场景列表
🔥 场景01:医疗设备校准到期提醒
痛点时刻:
周一上午,医务科进行例行检查时发现,CT设备的年度校准计划应在本周五完成,但设备科未收到任何提醒。查询后发现该设备实际已超期3天未校准。此时面临:设备停用影响20多位预约患者,如果被卫健委检查发现将面临处罚。
核心规则:
- 校准计划到期前7天 → 预警
- 校准计划到期 → 报警
- 超期3天未完成 → 设备停用
- 重点设备(CT、MRI、呼吸机) → 提前15天预警
技术方案:
- 定时任务(每天凌晨1:00检查)
- 规则引擎(到期判断)
- 分级提醒(微信、短信、电话)
- HIS系统联动(设备停用,禁止开单)
AI开发方案:
- 复用矿山场景的"设备巡检到期预警"规则
- 技术复用度:95%
- 开发周期:3-5天
开发资产:
- Cursor Skill: inspection-overdue-alert →
- PROMPT模板:生成设备校准到期判断代码
- 实施指南:如何用AI快速实现
🔥 场景02:药品效期预警
痛点时刻:
周三上午,药房主任在例行检查时发现,一批价值2万元的注射用头孢曲松钠(200盒)已过期1周。查询发现这批药品效期为5月15日,今天是5月22日,药房没有收到任何效期预警,药品仍在货架上,差点被发放给患者。现在只能报损处理,损失2万元。
核心规则:
- 效期前3个月 → 预警(加快使用)
- 效期前1个月 → 报警(停止采购)
- 效期前7天 → 紧急(优先使用或退货)
- 过期 → 自动锁定,禁止发放
技术方案:
- 定时任务(每天凌晨2:00检查)
- 规则引擎(效期判断)
- 分级预警(微信、短信、电话)
- 多系统联动(HIS、采购、财务)
AI开发方案:
- 复用矿山场景的"设备巡检到期预警"规则(改为效期判断)
- 技术复用度:90%
- 开发周期:5-7天
开发资产:
- Cursor Skill: inspection-overdue-alert →
- PROMPT模板:生成药品效期判断代码
- 实施指南:如何用AI快速实现
可迁移场景:
- 医疗耗材:一次性耗材效期预警
- 检验科:试剂效期预警
- 医院食堂:食材效期预警
开发资产汇总
基于医疗健康场景,我们沉淀了以下可复用的开发资产:
Cursor Skills
- 设备巡检到期预警规则 →
- 适用场景:医疗(设备校准、药品效期)、矿山(设备巡检)、电力(设备巡检)、水利(设备巡检)
- 核心规则:定时检查、到期判断、分级提醒、自动处理
- 技术复用度:90-95%
PROMPT模板
- 生成设备校准到期判断代码
- 生成药品效期判断代码
- 生成HIS系统联动代码
- 生成多系统联动代码
技术迁移矩阵
| 微场景 | 复用资产 | 复用度 | 需要调整的部分 |
|---|---|---|---|
| 医疗设备校准到期提醒 | 矿山"设备巡检到期预警" | 95% | 时间阈值(30分钟/2小时 → 7天/15天),新增HIS系统联动 |
| 药品效期预警 | 矿山"设备巡检到期预警" | 90% | 时间阈值(30分钟/2小时 → 3个月/1个月/7天),新增多系统联动 |
场景扩展计划
基于医疗健康场景沉淀的开发资产,我们正在探索更多医疗领域的应用:
医疗质量管理:
- 医护人员资质证书到期提醒
- 医疗废物转运超时预警
- 手术器械消毒到期提醒
患者安全管理:
- 输液超时预警
- 危急值自动推送
- 患者跌倒风险预警
运营管理:
- 设备维保合同到期提醒
- 医保结算异常预警
- 库存短缺自动补货
感染控制:
- 手卫生依从性监测
- 多重耐药菌隔离提醒
- 院感暴发预警