التكنولوجيا التي تكسر الحدود،
Intelligence Loop
من الترجمة الفورية بـ 14 لغة إلى المطابقة الطبية الفائقة التخصيص. تقنية Deep Tech الحصرية من Kind Doctor تحدد معياراً جديداً لسوق الطب العالمي.
3 Core Technologies Behind Hospital-Specific AI
اكتشف تقنية Kind Doctor التي لا مثيل لها
Hospital-Specific AI Architecture
Not a generic chatbot. We collect hospital websites, news articles, blogs, YouTube, PDFs, and consultation data — then build a dedicated RAG pipeline through document parsing, medical term normalization, and vector embedding.
Multilingual Information Guidance Engine
Not a translation AI. Hospital-specific RAG + medical-information prompt design + bidirectional voice-text processing helps users worldwide understand each hospital's information in their own language.
Inquiry → Hospital Confirmation → Deposit Flow Assist
It doesn't end with the inquiry response. A state-based workflow engine + event trigger system + country-specific payment modules keep the inquiry flow visible on the hospital's screen so nothing slips through.
خط RAG
كيف يتم بناء LLM مخصص للمستشفى
من مواد المستشفى الخاصة إلى استجابة إرشادية بـ 14 لغة — دون مزج مع بيانات مستشفيات أخرى.
مواد المستشفى
تحليل المستندات
استخراج من PDF · HTML · ترجمات الفيديو
توحيد المصطلحات الطبية
محاذاة المفردات السريرية بين اللغات
Vector Embedding
فهرسة لكل مستشفى في Qdrant
فهرس RAG لكل مستشفى
Closed by default — لا مزج
استجابة إرشادية بـ 14 لغة
تُنشأ فقط من البيانات المعتمدة
안녕하세요, 어떤 도움이 필요하신가요?
إدارة حالات سير العمل
محرك إدارة حالات، ليس تأكيداً تلقائياً.
جميع تحولات الحالة قائمة على الأحداث ومرئية للمشغل. المستشفى يقرر في كل خطوة.
استقبال الاستفسار
انتهاء إرشاد الذكاء الاصطناعي
تأكيد المستشفى مطلوب
طُلب الإيداع
فحص نهائي من المستشفى
إرشاد قبل الزيارة
استقبال الاستفسار
01انتهاء إرشاد الذكاء الاصطناعي
02تأكيد المستشفى مطلوب
03طُلب الإيداع
04فحص نهائي من المستشفى
05إرشاد قبل الزيارة
06الحالات منظمة حسب الأحداث؛ المستشفى يراجع ويقرر.
Integrated Operating Infrastructure
أصول تقنية ملكية صممتها وبنتها Kind Doctor
External Channel Link Management
Distinguishes inquiry routes from each external channel the hospital operates and surfaces the inquiry history on the hospital's operations screen.
Patient Response Auto-Logging
Inquiry session data is auto-logged and visible on the hospital's operations screen. Procedure interest, country, traffic source, and booking-request status are tracked together.
Unified Operations Dashboard
Inquiries by country, response by language, awaiting hospital confirmation, deposit-request status, and consultation handoff status — all in one real-time view.
Country-Specific Payment Module
Supports global pre-payment (visit deposit). Helps patients understand each payment step in their local currency and language.
State-Based Workflow Engine
Inquiry · booking-request · deposit-request · awaiting-hospital-confirmation states are organized via events so operators can scan the flow at a glance.
عزل البيانات
فصل البيانات لكل مستشفى
تُخزَّن طبقات بيانات المستشفى منفصلة. بيانات المرضى الشخصية لا تُستخدم أبداً كبيانات تدريب للذكاء الاصطناعي.
بيانات المرضى الشخصية لا تُستخدم كبيانات تدريب للذكاء الاصطناعي.
بيانات كل مستشفى معزولة عن الأخرى (Closed by Default).
المحتوى العام وبيانات المرضى الشخصية يُخزَّنان في خزائن منفصلة.
Layer 1
محتوى المستشفى العام
Layer 2
الأسئلة الشائعة للموظفين
Layer 3
قاعدة معرفة SOP الداخلية
Layer 4
سجلات الاستفسار (لكل مستشفى)
Layer 5
بيانات المريض الشخصية — معزولة، لا تُستخدم للتدريب
عرض مسؤول المستشفى
العرض التشغيلي الذي يراه المستشفى مباشرة
ليس أداء إعلان أو توقع إيرادات. الاستجابة·الحالة·اللغة·البلد منظمة للتشغيل.
لا نعرض تحويل الإعلانات·معدل الزيارة·توقعات الإيرادات. تدفق التشغيل فقط.
Kind Doctor ليس روبوت محادثة عامًا.
LLM مستقل خاص بالمستشفى + ذكاء اصطناعي حصري للمستشفى · محرك معلومات طبية متعدد اللغات · إدارة حالة الاستفسار-التأكيد-الإيداع · بنية تحتية تشغيلية موحدة للقنوات الخارجية · الاستفسارات · الاستجابات ذكاء اصطناعي واحد لكل مستشفى — بنية تحتية تبني الذكاء الاصطناعي الخاص بمستشفاك.