知识原型
一个场景、公开或合成数据、来源、边界和演示界面。
NPNT 交付模型
不是万能的“AI 医生”，而是一个受控流程
从一个明确问题、授权来源和清晰升级节点开始，在接触真实医疗数据前验证有用性、质量与安全性。
01 · 工作流程
从业务问题到可验证结果
价格仅供参考，不含模型调用、云和第三方基础设施。医疗使用需单独进行法律、信息安全和专业评估。
- 01
场景
确定用户、问题、错误风险以及必须由人完成的动作。
- 02
知识
建立经批准、可版本管理、可引用并有更新规则的知识库。
- 03
影子试点
使用合成、公开或授权数据测试，不做自主决策。
- 04
控制
衡量引用、升级、错误、可理解性与下一步的实用性。
02 · 阶段交付物
我们可以开发什么
- 01基于批准知识库的导航与问答智能体
- 02用于文献、方案和文件的科研智能体
- 03患者沟通与专家转接流程
- 04面向生物技术、制药或临床研究团队的内部助手
03 · What the estimate covers
Scope, data and deployment determine the investment
After a short brief, NPNT proposes a first-stage architecture, a budget range and a result criterion. A detailed public tariff is intentionally avoided because integrations and responsibilities differ.
受控试点
人机协同、日志、角色、质量指标和一项有限集成。
受保护环境
访问架构、监控、集成、文档以及行业审查准备。
04 · 运行与维护
部署与支持
部署于俄罗斯境内或双方约定的受保护环境，并管理版本、质量、访问权限与变更。
基础环境
可用性监控、知识更新和月度报告。
项目环境
支持集成和质量日志，每月最多三个改进周期。
关键环境
扩展监控、响应规程和定期质量控制。
范围明确的第一阶段
描述问题，我们将给出第一步的架构建议
初步评估无需医疗文件、商业机密或完整数据集。提供流程背景和期望结果即可。
- 01需要改进的流程、产品或目标受众
- 02目前已有的数据或材料
- 03谁负责决策，以及用什么标准评价结果
我们会在首次回复中确认流程、可用数据、责任专家和结果标准，然后提出范围明确的第一阶段，以及时间和预算区间。
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