覆盖研发、制造、临床与合规 · 33页实战指南
无需编码即可构建设备、临床与制造一体化的 AI 流程
直连 CBCT、口扫、CAD/CAM 与生产设备
私有化部署保障医疗数据安全，支持 HIPAA/GDPR 与 ISO 13485
插件生态 × Workflow 引擎 × 行业资产库 = 口腔医疗器械专属解决方案
加映：跨行业 AIOps 案例（米其林）
import pydicom
from PIL import Image
import numpy as np
def main(file_path: str) -> dict:
# 1. Read DICOM
ds = pydicom.dcmread(file_path)
# 2. Extract Clinical Meta
meta = {
"modality": ds.Modality, # DX/CT
"exposure": f"{ds.KVP}kV",
"patient_id": ds.PatientID
}
# 3. Convert to Image for Vision Model
# Apply Windowing (VOI LUT)
img_array = apply_voi_lut(ds.pixel_array, ds)
return {
"meta": meta,
"image": to_base64(img_array)
}// Generated by DIFY
Title: 口腔健康初诊报告
Patient: 张先生 (ID: 88392)
Findings:
1. HIGH RISK 左上第一磨牙 (#26) 发现邻面龋坏，深度接近牙髓。
2. MEDIUM 下前牙区可见牙结石堆积。
Suggestion:
建议优先处理 #26 龋齿（树脂充填），并预约全口洁治。
正畸治疗周期长，患者依从性波动大。
在家佩戴不足或不到位，医生难以及时发现。
等到复诊（约 2 个月后）往往已经滞后。
复诊反馈滞后，影响疗程进度与效果评估。
患者每周使用 Cheek Retractor 拍摄 3 张照片（正面/侧面）。
DIFY 提取当前阶段的 3D 模拟图 (STL Render)。
检测 "Air Gap" (间隙)。
大于 1 mm 视为脱轨。
自动发送 WhatsApp/SMS 提醒患者使用咬胶。
role: Ortho_Monitor
task: Compare current_photo vs target_render
checklist:
aligner_fit:
instruction: "Check for space between tooth edge and aligner."
threshold: "1 mm"
attachments:
instruction: "Are all composite buttons visible?"
hygiene:
instruction: "Check for red/swollen gums."
output_format:
status: "GO" | "NO-GO"
message: "Friendly feedback to patient."
"Hi Alice! DIFY AI noticed a small gap on your upper incisors. 🦷
Action: Please use your chewies for 20 mins tonight.
No need to come in! See you next week."
缺孔、边缘扭曲
装配偏差，需返工
返工成本：$50 + 3 天延期
import trimesh
def check_stl(file_path):
mesh = trimesh.load(file_path)
# 1. Check for Holes (Watertight)
is_watertight = mesh.is_watertight
# 2. Check Resolution
face_count = len(mesh.faces)
# 3. Decision
if not is_watertight:
return {"status": "FAIL", "reason": "Mesh has holes"}
if face_count < 10000:
return {"status": "FAIL", "reason": "Low resolution"}
return {"status": "PASS"}事件量与手动检查持续增长，变革时机就是“现在”。
DIFY + MCP 快速连接 ServiceNow 与运维工具。
先做原型，再以治理与数据分类获得正式批准。
作者 Matt Saunders · 译者 刘雅梦 · 策划 丁晓昀
监控与流程优化已做，事件量与手动检查仍在增长。
DBA/K8s 机器人直连 ServiceNow，数小时可演示。
KPI 难量化，担忧人员与 MTTR 目标压力。
低代码探索平台，沉淀运维经验与可复用流程。
数据分级 + 治理对齐，聚焦两大旗舰用例。
ServiceNow · GitHub · 阿里云资源
部署在阿里云着陆区，复用既有安全组件。
可用 MCP 服务器：5800+
“我们想要安全且低成本地测试 AIOps 是否能在一两个领域减轻痛苦。
成功是：学到什么可行、什么不可行，并形成可复用模式。”
—— Matthew Liu
在任何数据离开诊所服务器（On-prem）发往云端 LLM 之前，必须进行脱敏。
text = "Patient John Doe (DOB: 1980-01-01)..."
# Redacted
text = "Patient [NAME] (DOB: [DATE])..."| 时间 | 用户 | 操作 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 10:00:01 | 史密斯医生 | 查看报告 #882 | 成功 |
| 10:05:23 | 系统 | AI 分析 #883 | 成功 |
| 10:15:00 | Joy 护士 | 导出患者数据 | 拒绝 |
关键结论：在保持 Dentsply Sirona 生态兼容的同时提升诊断效率
关键结论：用 AI 质检门槛打通设计到生产的数字化流程
5 分钟内完成 3D 微笑模拟，并给出疗程时长估计
一体化沟通画布，提升患者理解
AI 检测矫治器贴合并自动提醒患者
关键结论：通过可视化沟通与持续随访提升治疗接受率
关键结论：在降低文档负担的同时保持合规
AI 识别种植体与耗材组件
智能库存触发与供应商联动
减少缺货并降低库存持有成本
库存持有成本降低
缺货事件减少
单诊所年节省
关键结论：把被动库存管理变为预测性的 AI 供给智能
共建口腔医疗器械智能化新标准
