人工智能驱动的医疗保健

医疗保健 AI 的检索基础设施：患者数据、临床辅助系统与多模态搜索

依托高性能、可扩展的向量搜索，为临床文本、语音转录、图像和视频提供强大的 RAG 和 AI 代理支持，专为满足现实世界中的过滤、合规性及可靠性需求而构建。

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Healthcare AI illustration with medical data processing

我们与医疗行业中的佼佼者携手合作

随着我们向更具代理性的系统转型，在代理和我们的医学知识之间拥有可靠的工具至关重要。Qdrant 正逐渐成为这些核心工具之一。

Colin Cooke

Anima Health 首席 AI 工程师

Problems visual showing fragmented data sources

临床文本杂乱、不一致且包含大量同义词

工作流程需要严格的约束条件（租户、角色、医疗机构、患者范围、时间范围）

多模态数据（影像、视频、转录）需要快速相似度搜索及合规性管理

没有可靠的检索和支持引用的上下文，RAG 和 AI 代理将无法正常工作

Qdrant 的助力方向

Clinical copilots illustration

通过检索患者数据和医学知识，为临床辅助系统和病历记录提供扎实的依据

Multimodal search illustration

支持横跨文本、图像和视频的多模态搜索，满足现代医疗科技的工作流程需求

Vector filtering illustration

通过向量 + 元数据过滤扩展语义搜索，以匹配复杂的临床约束

您可以使用 Qdrant 构建的部分功能

Patient data AI illustration

患者数据解决方案：结合语音转文字 + 检索功能的 AI 病历记录员

构建：环境文档和临床记录工作流程，在生成笔记时提取相关的患者上下文。

检索：以往笔记、摘要、病症/用药、护理计划、相关指南、患者病史片段。

检索的价值：确保生成内容有据可依，降低幻觉风险，提高临床医生的信任度。

Operations AI illustration

面向全科医生的运营 AI

构建：能够理解临床上下文的预约助手、患者分流工具和护理协调工具。

检索：预约历史、服务提供者可用性、患者偏好、转诊模式。

关键点：语义搜索可以更智能地匹配患者需求与可用资源。

Medical imaging analysis illustration

医学影像分析

构建：用于影像 AI 的相似度搜索和工作流工具：案例检索、分群、质量保证和研究导航。

检索：图像/嵌入向量 + 元数据（模态、解剖部位、协议、站点、时间戳）。

关键点：向量搜索成为“查找相似案例”和“展示相关过往示例”的骨干力量。

为何选择 Qdrant 助力医疗 AI

大规模高性能向量搜索： Qdrant 专为支持语义搜索、RAG 和 AI 代理系统的生产级检索工作负载而构建，在延迟和可靠性方面表现出色。

满足临床约束的向量 + 元数据过滤： 医疗科技系统需要严格的约束条件（租户、角色、医疗机构、患者范围、时间范围）。Qdrant 支持过滤后的检索，让您的应用程序能够轻松执行这些规则。

面向多模态的检索基础： 通过索引文本、图像和视频的嵌入向量，支持多模态搜索模式，并为下游应用程序和模型检索相关上下文。您甚至可以使用 Qdrant 云推理运行推理流水线。

灵活的部署选项： 支持在混合云、私有云（本地部署）甚至边缘端部署，以满足您的安全性和数据治理要求。

Healthcare AI retrieval illustration