某三甲医院临床数据智能分析案例：论文产出效率提升 60%
客户背景
客户类型：某三甲综合医院
使用部门：科研处、信息中心、临床科室
上线时间：2025 年 8 月
业务规模：床位 2000+ 张，年门诊量 300 万+ 人次
业务痛点
医院临床数据分散在 HIS、LIS、PACS、EMR 等多个系统中。临床医生做科研时，需要提取特定病种的病例数据、检验指标、影像特征等，传统模式下需要向 IT 部门提需求，等待 1-2 周才能拿到数据。更棘手的是，不同系统的数据格式不统一，数据清洗和标准化工作量大，严重影响科研进度。
UINO 解决方案
基于 UINO 数据智能引擎，将 HIS、LIS、PACS、EMR 等系统中的临床数据通过本体语义层统一组织。临床医生只需用自然语言描述需求，如"近 3 年糖尿病患者的糖化血红蛋白分布""某药物不良反应的病例统计"，系统即可自动完成跨系统数据关联与计算。
核心能力：
临床数据统一：将 HIS、LIS、PACS、EMR 等多源临床数据通过本体语义层整合
科研数据智能提取：支持自然语言描述科研需求，自动完成数据筛选、统计、可视化
合规保障：数据脱敏、权限控制、审计日志全流程保障数据安全
落地效果
科研数据提取时间从 1-2 周缩短至 1 天内，效率提升 90%+。
具体收益：
临床医生科研数据获取效率提升 80%
论文数据准备周期缩短 60%
IT 部门数据提取工作量减少 70%
跨系统数据关联分析能力从无到有，支撑临床科研创新
案例小结
医院临床科研的核心挑战不是缺少数据，而是数据分散在多个系统中，提取困难、标准化成本高。UINO 通过本体语义层将患者、检验、影像、诊断等临床数据统一组织，让临床医生能够自主获取科研数据，真正实现了临床科研的数据驱动。
