案例概览
深圳大学总医院，是一家致力于提供高质量医疗服务的现代化医院。面临快速变化的医疗环境，深大医院需要灵活应对新兴挑战，如患者管理和资源调配的复杂性。通过低代码平台，该医院显著提高了系统开发与管理的自主性，实现了对内部流程的敏捷调整，提升了整体运营效率。深大医院的这一创新实践，不仅推动了医务管理的进步，也为行业树立了数字化转型的标杆。
客户挑战
深圳大学总医院面临医疗信息化建设中的关键挑战。在个性化业务场景与标准化产品之间，现有解决方案难以全面适配医院需求，供需矛盾明显。同时，医院整合 HIS、LIS、ERP 等多系统及多种数据库的交互与数据同步面临复杂的兼容性问题，影响整体效率。此外，医疗流程的差异化配置需求、多层级审批规则等使得流程管理难以标准化。此外，医院积累的大量指标数据难以从单一统计转向智能分析，无法有效挖掘数据价值。最后，医院需同时满足医护人员高效办公与患者服务便捷性的双重需求，亟待通过数字化手段提升流程与操作效率。
医疗信息化的个性化与产品化博弈
医院以临床及患者为核心，需要兼顾公益服务和经营需求。然而，市面上标准化的产品难以完全覆盖医院的个性化业务场景，从而导致信息化需求与供给之间存在适配矛盾。
多系统与多数据库的集成难题
医院使用多个系统和多种数据库，如 HIS、LIS、CRM、ERP，以及 MySQL、Oracle、SQL Server 等，彼此之间的跨系统数据互通及接口对接兼容性问题亟待解决，以实现高效的数据信息同步。
医疗流程的差异化适配需求
医院具有复杂的流程需求，如多层级审核、自定义审批流程、多操作选项等，不同业务场景下对流程节点和规则的不同要求增加了流程设计和管理的复杂性，需满足高度差异化配置需求。
医疗数据从统计到智能分析的转化压力
医院积累了多维度的指标数据，包括床位、医疗质量等海量信息，但现有分析方式偏重静态统计，如何实现智能分析和深度价值挖掘，提升数据积累的实际价值，是一个重要的转型挑战。
临床办公与患者服务的双重需求平衡
需同时满足医护人员的高效操作需求（如语音病历生成等）和患者服务便捷化（如电子锦旗提交等），在提升关键操作效率的同时保障用户体验，这对系统的设计与优化提出了更高要求。
解决方案
深大医院通过明道云HAP实现了医疗流程和数据管理的全面数字化升级。通过低代码平台，搭建了医疗技术授权申请、处方权限审批等复杂流程，支持多级审批节点和自定义规则，优化医务科及科室多层级审批效率。借助与 HIS、LIS 等系统的集成，完成多数据库关联和 API 数据交互，实现医疗数据的跨系统同步。通过数据可视化看板与 AI 模型分析，对床位、人力等指标进行智能解读，提升医疗管理决策力。同时推出移动端服务，支持患者记录查询，语音病历录入等功能，简化医护办公流程，大幅提高工作效率。
医疗流程审批数字化适配
基于低代码平台，深圳大学总医院实现了医疗技术授权申请、处方权限审批等流程的数字化管理。审批流程支持自定义设置多层级节点，涵盖医务科审核、科室初审等具体场景，同时支持多人审核、暂存、拒绝、返回等操作，有效简化了复杂医疗审批流程，提高了医疗效率。
多系统数据集成与接口对接
通过低代码平台对接 HIS、LIS 等核心医疗系统，深圳大学总医院实现了系统间的数据互通与同步。支持 MySQL、Oracle、SQL Server 等多种数据库关联，以及自定义 API 发送 HTTP 请求功能，确保入参出参数据格式统一，解决了长期存在的系统数据孤岛问题。
医疗数据看板与智能分析
深圳大学总医院建立了涵盖床位数量、人力配置、医疗质量等关键指标的数据管理目录，集成可视化数据看板，对接 deepseek-v3 等 AI 模型，结合 Python 语言实现了深度智能数据分析。医疗数据从单纯的统计层面提升为决策支持，提高了管理决策能力。
移动化便捷服务与高效办公
深圳大学总医院推出了配套APP，为患者提供电子锦旗提交、就诊记录查询及手术进度跟踪等移动便捷服务，同时为医护人员推出语音病历生成功能，优化了数据填写流程，实现了90%的高效操作，极大提升了患者服务水平和临床办公效率。
医疗场景表单个性化配置
通过低代码平台，深圳大学总医院实现了医疗场景下的表单个性化定制。用户可以灵活配置表单字段、样式、布局及填写验证规则，以满足技术档案证书上传、医疗指标填报等多种医疗数据收集需求，有效适配PC端操作，提高了交互体验与使用效率。
流程自动化与代码辅助支撑
深圳大学总医院通过封装业务流程，并搭建代码片段库，支持 JavaScript 和 Python 等多种语言，完成参数处理、数据更新等自动化操作，同时提供输入输出参数配置功能，大幅降低了开发门槛，优化了复杂流程的运行效率，推动医疗信息系统运维升级。
核心效益
医疗流程效率显著提升:通过低代码构建个性化审批流程，实现多层级审核和自定义节点配置，缩短审批周期（如处方权限审批耗时从多日压缩至 1 天 26 分钟），灵活支持暂存、拒绝及返回操作，全面满足医疗场景差异化需求，显著提升流程运转效率。
跨系统数据价值充分释放:成功对接 HIS、LIS 等医疗系统及多类型数据库，打破信息孤岛，实现数据互通同步；通过 BI 系统构建科主任驾驶舱，80% 应用覆盖率下，助力床位、人力及医疗质量可视化管理，为重大医疗决策提供精准数据支持。
医疗决策智能科学化:通过对接 AI 模型 deepseek-v3 并运用 Python 实现智能数据分析，在住院信息及 2020-2025 年多科室负性指标等方面实现数据智能解读，推动医疗数据从传统统计向智能分析转型，提升医疗质量控制和决策精准性。
医患体验双向优化:患者端 APP 实现电子锦旗提交、半年内就诊记录及手术进度查询一体化，操作简便并支持历史数据自动填充；医护端实现语音病历生成，核心操作完成率达 90%，同时极大减轻医护工作负担，全面优化医患服务体验。
个性化需求高效适配:基于低代码平台灵活配置医疗场景表单，包括技术档案证书上传和科室指标填报，无需复杂定制开发即可满足医院的公益和经营双重需求，解决医疗信息化 ‘产品化与个性化博弈’ 这一核心难题，同时有效降低信息化建设成本。
信息化建设迭代加速:凭借低代码平台的代码片段库、API 对接及流程封装功能，降低开发门槛，支持 JavaScript、Python 等语言快速适配业务变化，保障医院在二期建设和五级电子病历评审等关键节点中高效完成信息化升级，显著提升整体信息化水平。
