已经有 AI 团队
把真正懂临床的人，接进现有 AI 项目。
模型回答靠不靠谱、哪些场景最危险、什么结果能真正用于医疗，都需要临床专家直接参与判断。
看看企业怎么用临床专家 × 医疗 AI
让临床专业能力，真正进入 AI 工作。
医生负责专业判断，InHealth 负责把这些判断变成企业可以直接用于训练、评估和改进医疗 AI 的工作成果。
01临床专业能力病例 · 风险 · 治疗判断
02进入 AI 工作出题 · 评答案 · 比较 · 复核
03形成可验证成果评价标准 · 能力结论 · 决策依据
两种企业起点
不管你现在懂不懂 AI，都可以从一个真实问题开始。
还没有 AI 团队
从一个治疗领域和一个真实问题开始。
你只需要说清楚想解决什么问题、希望最后得到什么结果，其余由 InHealth 组织医生和 AI 工作流程。
看看可以怎么开始项目结束以后
留下以后还能继续使用的能力。
以后换模型，也知道怎么判断。
把医生认可的病例、判断规则和高风险场景沉淀成一套可以反复使用的评价标准。
知道 AI 哪里能做，哪里还容易出错。
把模型测试和医生判断放在一起，看清真正值得投入的场景和必须谨慎的风险。
新模型、新伙伴来了，不必每次从头再来。
同一套标准和专家工作机制可以继续重跑、比较和更新。
在 AI 行业，这类可重复使用的测试与评价标准通常被称为 Benchmark基准评测 / 基准测试标准一套固定或版本化的测试任务、临床场景、评价规则和参考判断，用来在同一标准下反复比较不同 AI 系统、不同版本或不同合作方案的表现。。
InHealth 怎么工作
专业问题，交给真正懂的人判断。
01临床问题
明确具体病例、场景与真正要判断的问题。
02专家定义标准
对应专科医生先定义什么算可信、什么算有风险。
03AI 产生结果
让被测系统在同一任务与条件下给出结果。
04专家独立判断
依据同一临床要求分别评价，避免先互相影响。
05分歧进入复核
有临床意义的意见差异继续确认，而不是简单取平均。
06形成可追溯结果
保留最终结论、专业依据与关键复核路径。
这套流程让 Clinical AI临床人工智能 / 临床 AI这里的 Clinical 指临床诊疗与临床专业判断。Clinical AI 是围绕病例、诊疗推理、治疗决策、风险与临床工作场景进行训练、评估或应用的 AI，不等同于泛健康内容、医院行政信息化或普通医疗资讯。 的结果不仅有一个答案，还保留临床判断依据与必要的复核路径。