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吉林大学第一医院探索多智能体平台应用

9月7日报道，吉林大学第一医院信息中心团队自主研发的Medsuper Harness多智能体协同工作平台已于今年7月底在医院内网部署上线。该平台不同于传统聊天式人工智能，可让AI参与完整业务流程，通过理解需求、调用工具、执行任务，由不同角色智能体协同推进工作。

据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

AI参与数据治理和软件研发流程

在数据治理环节，智能体能够完成需求理解、表字段识别、数据抽取、清洗转换以及质量校验等任务。材料显示，重复性数据需求处理效率提升90%以上，整体业务处理效率提升30倍以上，人工智能开始承担更多数字后台业务环节。

该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

医院关注智能应用与安全边界

吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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吉林大学第一医院探索多智能体平台应用

9月7日报道，吉林大学第一医院信息中心团队自主研发的Medsuper Harness多智能体协同工作平台已于今年7月底在医院内网部署上线。该平台不同于传统聊天式人工智能，可让AI参与完整业务流程，通过理解需求、调用工具、执行任务，由不同角色智能体协同推进工作。

据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

AI参与数据治理和软件研发流程

在数据治理环节，智能体能够完成需求理解、表字段识别、数据抽取、清洗转换以及质量校验等任务。材料显示，重复性数据需求处理效率提升90%以上，整体业务处理效率提升30倍以上，人工智能开始承担更多数字后台业务环节。

该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

医院关注智能应用与安全边界

吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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吉林大学第一医院探索多智能体平台应用

9月7日报道，吉林大学第一医院信息中心团队自主研发的Medsuper Harness多智能体协同工作平台已于今年7月底在医院内网部署上线。该平台不同于传统聊天式人工智能，可让AI参与完整业务流程，通过理解需求、调用工具、执行任务，由不同角色智能体协同推进工作。

据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

AI参与数据治理和软件研发流程

在数据治理环节，智能体能够完成需求理解、表字段识别、数据抽取、清洗转换以及质量校验等任务。材料显示，重复性数据需求处理效率提升90%以上，整体业务处理效率提升30倍以上，人工智能开始承担更多数字后台业务环节。

该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

医院关注智能应用与安全边界

吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

AI参与数据治理和软件研发流程

在数据治理环节，智能体能够完成需求理解、表字段识别、数据抽取、清洗转换以及质量校验等任务。材料显示，重复性数据需求处理效率提升90%以上，整体业务处理效率提升30倍以上，人工智能开始承担更多数字后台业务环节。

该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

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吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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吉林大学第一医院探索多智能体平台应用

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吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

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该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

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吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。

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吉林大学第一医院探索多智能体平台应用

9月7日报道，吉林大学第一医院信息中心团队自主研发的Medsuper Harness多智能体协同工作平台已于今年7月底在医院内网部署上线。该平台不同于传统聊天式人工智能，可让AI参与完整业务流程，通过理解需求、调用工具、执行任务，由不同角色智能体协同推进工作。

据介绍，在数据治理工作中，该院利用智能体完成3.5万张业务表的数据治理。传统方式预计需要约1152人的一个月工作量，而借助智能体后，相关工作量压缩至约12人的一个月工作量，人力投入减少95%以上，整体处理效率提升30倍以上。

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在数据治理环节，智能体能够完成需求理解、表字段识别、数据抽取、清洗转换以及质量校验等任务。材料显示，重复性数据需求处理效率提升90%以上，整体业务处理效率提升30倍以上，人工智能开始承担更多数字后台业务环节。

该平台还应用于软件研发领域，设置产品经理、架构设计、开发、测试、运维等不同角色智能体，覆盖需求分析、原型设计、代码开发、测试验证和部署交付流程。数据显示，常规应用开发周期平均缩短50%以上，部分轻量化应用开发周期由数周缩短至数天。

医院关注智能应用与安全边界

吉林大学第一医院信息中心主任赵振威表示，医院是高度复杂的数字化组织，医生、护士、药师、工程师和管理人员使用不同信息系统，大量工作依赖数据和系统协同。多智能体可以将任务拆分为多个环节，再由不同AI角色协同完成。

目前，该院已尝试将智能体用于患者分组、麻醉评估和术中提醒等临床场景。智能体可结合患者病史、检验检查及监护数据，根据设定规则提示风险，但最终判断仍由医护人员完成。该平台部署在医院内网，并通过身份认证、权限控制、数据脱敏和操作审计等方式管理数据。