这是什么
Med-Brain 脑袋好是 MedGroup 的 AI 数据分析工作台，通过自然语言对话完成分组查询、规则解读、病案分析与运营数据探索。不是泛用聊天工具，而是围绕医疗分组、编码与运营数据场景构建的垂直分析入口，强调确定性输出与管理决策支撑。
适合处理的问题类型
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| 单病例解释 | 「J18.900 肺炎在西安市入什么 DIP 组？」「为什么没入外科组？」 |
| 病组差异 | 「同样是肺炎，在全国版和西安市的 DIP 分组结果有什么不同？」 |
| 科室运营 | 「呼吸内科的 CMI 为什么下降了？」「哪些 DRG 组亏损最多？」 |
| 报告复盘 | 上传脱敏数据后追问「各科室费用对比」「TOP 10 亏损病种」 |
两大核心能力
1. AI 分组对话
用自然语言描述需求，AI 自动调用分组引擎、编码查询等工具，返回结构化结果。
- 分组查询 — 直接输入编码或粘贴病案首页，AI 提取并执行分组
- 规则解读 — 询问 MCC 判断逻辑、城市规则差异
- 结果解读 — AI 自动解释分组结果的关键判断节点与临床含义
2. 运营分析工作台
上传 DRG/DIP 运营数据后，通过对话进行多维分析。
- 数据上传 — 支持 Excel/CSV，AI 自动识别字段和数据结构
- 智能分析 — 多维度数据分析，发现异常和趋势，给出专业解读
- AI 解读 — 自动生成分析结论摘要，辅助快速理解数据表现
- 可视化图表 — 自动生成 CMI 趋势图、科室对比图、病种分布图
- 保存分析 — 分析过程与结论可保存，方便后续回顾与对比
- 报告预览与导出 — 分析结果可预览并导出为报告文件，用于汇报与存档
- 对话式追问 — 如「针对呼吸内科近 3 个月的异常，建议先排查哪些环节？」
标准工作流
分组对话
- 打开「智能助手」进入对话页面
- 用自然语言描述需求，建议按「城市+分组类型 → 主诊断+手术 → 基本信息」组织
- 查看结果后继续追问「为什么」「如果加某个诊断会怎样」
运营分析
- 上传数据 — 准备脱敏后的运营数据，上传后确认 AI 识别的字段与记录数
- 先问整体 — 例如「先给我一个整体经营概览，重点看 CMI、费用和病组结构」
- 再问异常 — 例如「找出费用偏差最大、亏损最多的 TOP 10 病组」
- 最后问建议 — 例如「针对 XX 科室的异常，你建议先排查哪些环节？」
能力边界
- 辅助分析 — 更适合作为分析加速器和解释助手，帮助团队缩短探索时间，而不是完全替代专业判断
- 确定性结果 — 分组、编码查询等调用真实引擎，结果可验证；分析结论基于上传数据与明确口径
- 脱敏要求 — 上传前请对敏感信息脱敏，数据仅用于当次分析会话，不用于模型训练或共享
与 Med-Reporter 的关系
| 对比项 | Med-Brain 脑袋好 | Med-Reporter 手巧 |
|---|---|---|
| 交互方式 | 对话式持续分析 | 一次性生成报告 |
| 输出 | 实时图表和对话结论 | 可下载的 HTML 文件 |
| 分析深度 | AI 按需深入探索 | 固定模板分析 |
| 适用 | 灵活追问、多维探索 | 存档、汇报、数据不出院 |
建议：需要深入探索时用 Med-Brain；需要正式汇报或数据不出院时用 Med-Reporter。
常见问题
它和普通聊天机器人有什么区别？
Med-Brain 不是泛用聊天工具，而是围绕医疗分组、编码与运营数据场景构建的垂直分析入口。分组查询调用真实分组引擎，运营分析基于上传的结构化数据，输出可验证、可追溯。
为什么强调脱敏数据？
真实分析通常涉及病案与经营数据，脱敏是试点和推广的前置条件。上传的数据仅用于当次会话，不会被用于模型训练或共享给第三方。
适合直接替代人工分析吗？
更适合作为分析加速器和解释助手，帮助团队缩短探索时间。专业判断、口径确认和最终决策仍需人工参与。
额度如何计算？
- 注册用户赠送 10 次 AI 对话额度
- 可按需购买额度包，额度全局共享（智能分组对话 + 运营分析），永不过期
- 后续将推出 AI 订阅包，支持更多模型与更高额度