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文档简介
“三位一体
”AI医疗全场景产品及解决方案“让医疗更智慧，
让关怀无边界
”01
技术能力nd
re»
01
医疗级语音感知
保障医疗环境下的识别准确率用户音频输入经过语音回声消除（
AEC）
、AI降噪
、语音活动检测（
VAD）等步骤之后才会给到声学模型和语言模型进行训练
。AI降噪：基于神经网络的百万参数小模型语音检测：基于神经网络百万参数小模型核心技术能力
·
医疗Voice
Agent
·AI赋能智慧医疗异步并行交互应答智能体与业务智能体异步并行设计，保障客户能得到及时响应应答智能体
业务智能体»02
随访对话实时响应
全链路流式改造以全链路流式架构为核心，ASR
、大模型
、TTS节点均实现流式调用处理
03
超拟人交互
超拟人语音合成语音克隆+超拟人TTS，提供丰富语音表现能力，包括音色
、情感表达及地域特色等模拟人类的情感表达
，提升语音交互的自然度和用户满意度等待中快速响应并•回答业务问题安抚性情绪回复行•
提升智能化水平个性化回复•
长期
、迭代学习小于1秒的实时响应，
语音识别综合准确率超过95%
。自我迭代根据反馈自我迭代和修正感知环境精准感知医疗场景复杂环境工具调用自主调用外部工具ASR语音识别流式传输TTS语音合成流式传输大模型流式调用传输PSTN/RTC网络传输基于大模型的多轮意图分析，构建精准意图识别与任务自编排能力超拟人情绪交互多意图识别超拟人合成声音克隆多情绪原声克隆正常多模态医疗数据统一表征
Agent大脑+医疗工作流编排可溯源
、可解释的诊疗建议生成single
Agent
multi
Agent标准框架接入L1
医疗大模型
自研医疗垂直大模型
多模态医学模型AI
BOX是普爱自主研发的一站式医疗级AI开发平台，
为多个智能体业务能力构建，
提供数据管理
、提示词管理
、模型训练与微调
、RAG和Agent可视化编排等便捷功能，
极大提升了智能体的构建效率；核心技术能力·
医疗多智能体应用开发平台
·AI赋能智慧医疗智能体医疗意图大脑：
意图接入
、诊疗意图理解
、环境感知
、任务执行诊间听译数据集管理模型部署L0基础大模型基础层算力
GPU/NPU集群隐私计算平台算力感知调度数据医学知识图谱语音识别（
ASR
）文本生成（TTS）合规数据湖L2场景模型临床术语集智能体开发层模型层Medical
AgentAPI模型训练与微调模型训练提示词优化提示词模板Medical
RAG院内知识库医疗场景智能体定制DeepSeek智谱GLM数据管理数据标注通义千问Llama文心一言…智能问诊/导诊Prompt管理患者随访隐私
合
规数据安
全应用层模型评估数据处理权威医学数据医生经验库插件MCP
·VoiceAgent医疗级Agent
，专为诊疗场景优化强力大模型驱动，文本处理能力强支持完全私有化部署，数据100%不出院
·AI赋能智慧医疗我们的核心产品优势我们拥有领先的技术实力与顶尖的团队配置，是提供可靠服务的坚实基础。传统语音录入/
通用AI通用引擎，术语
、噪音场景识别率低简单语音转文字，无智能分析能力多为公有云服务，数据安全合规存风险特性识别引擎文本生成数据安全产品核心优势l
AI诊间听译我们推出基于自研VoiceAgent多模态智能体的“诊间听译
”解决方案，通过一个智能麦克风
、一套智能系统，将医患的自然对话
，实时
、准确地转化为结构化
、规范化的电子病历
，改变传统诊疗流程
。l
AI住院助手AI住院助手解决方案，通过语音与医疗
Agent技术，赋能查房和出院两大核心住院场景，
旨在打造更高效
、更规范
、更具人文关怀的全新住院服务流程
。l
AI诊后智能随访AI诊后智能随访解决方案，通过语音与
医疗Agent，
自动为每位出院患者执行个性化的随访任务
。系统能够主动评估风险
、实时预警，将医院的服务从院内延伸至院外，构建闭环
、高效
、智能的诊后管理新模式
。l
AI智能预问诊患者可通过公众号或电话，与AI助理进行多轮对话
，完成智能分诊
、预约挂号及获取健康建议
。系统还能主动发起诊前提醒，
旨在打造高效
、便捷
、个性化的全新患者服务体验
。Agent
医疗全场景解决方案
·AI赋能智慧医疗问诊前场景问诊后场景问诊中场景0
2
AI
诊前预问诊nd
re
·AI预问诊我们推出基于自研VoiceAgent的“AI诊前助理
”解决方案，患者可通过公众号或电话，与AI助理进行多轮对话
，完成智能分诊
、预约挂号及获取健康建议
。系统还能主动发起诊前提醒，
旨在打造高效
、便捷
、个性化的全新患者服务体验
。医院：
分诊不准效率低下导诊台人力咨询压力大，号源分配匹配度低，导致医疗资源浪
费
。诊前提醒依赖人工，成本高且易遗漏
。患者：
盲目就医体验不佳患者缺乏专业指引，挂错科室
、反复排队现象普遍，就诊前充
满不确定性，就医体验差
。l
AI数字人技术：提供网页端AI数字人，支持患者与数字人通过语音Agent技术进行预问诊信息搜集和建议生成
。l
医疗LLM
Chatbot：支持通过自然语言与AI聊天机器人进行预问诊
。l
AI
智能客服：通过智能客服技术，代替人工客服提醒患者就诊，并针对患者的基础信息提供个性化的诊前建议
。医生：
诊前信息缺失医生在接诊时需从头询问病史，无法提前了解患者情况，
占用了宝贵的诊疗时间，影响问诊效率
。在追求高质量医疗服务的今天，
院前服务环节仍面临着分诊不准
、沟通效率低和患者体验不佳等多重挑战
。我们精准识别了三大核心痛点：提升患者体验随时随地获得专业咨询
，减少盲
目就医
，提升就医体验和确定性
。提升院前效率提升分诊准确率
，优化号源分配的匹配度，
降低导诊台人力成本
。背景介绍
·AI赋能智慧医疗AI预问诊
·核心功能多模态交互，
满足不同患者需求我们提供多种AI交互模式，
旨在打破单一沟通方式的局限，让每一位患者都能选择最舒适
、最高效的方式完成诊前信息同步
，获得人性化
、精准化的就医指导
。l
拟人化语音对话：AI数字人提供“面对面
”的沉浸式交流，有效缓解患者焦虑，提升沟通温度
。l
智能语音驱动：领先的语音识别与理解技术，精准捕捉口语化描述
，实现无障碍沟通
。l
图文精准交互：结合文本与可视化点选（如人体图），让症状描述更直观
、精准
。l
便捷私密高效：对话逻辑清晰
，记录可追溯，适合在任何场景下快速
、私密地完成问诊
。多模态AI
预问诊
·AI赋能智慧医疗AI数字人预问诊Chatbot预问诊数字人AI预问诊Chatbot预问诊智能主动服务，
优化患者旅程我们通过AI客服技术，将医院从被动等待应答转变为主动关怀服务，通过AI客服主动问询诊前提醒，在提升患者满意度的同时，极大优化医院人力资源配置
。l
全天候在线答疑：AI客服7x24小时在线
，即时解答关于科室位置
、医生排班
、就诊流程
、费用查询等高频问题，分担人工客服压力
。l
便复杂问题智能转接：
当遇到AI无法处理的复杂或紧急问题时，系统可智能识别并无缝转接至人工坐席，确保患者问题得到妥善解决
。l
自动化诊前提醒：系统在就诊前自动外呼患者，根据不同科室与检查项目，提供个性化的就诊时间
、地点及注意事项（如禁食
、携带病历等）提醒，有效降低爽约率
。AI
智能客服预问诊
·AI赋能智慧医疗AI智能外呼7x24小时在线服务智能客服示例统一的数据智能核心通过LLM（大语言模型）强大的文本处理和多模态能力，将诊前通过AI搜集到的患者信息整合生成诊前摘要，帮助医生提前掌握病情
。AI
赋能临床提效
·AI赋能智慧医疗l
自动整合数字人与Chatbot的问诊信息
，生成统一
、结构化的诊前摘要
。l
将摘要无缝推送至医生工作站
，帮助医生提前掌握病情，提升诊疗效率
。多模态信息融合赋能临床提效诊前摘要页面0
3
AI
诊间听译nd
re
·诊间听译我们推出基于自研VoiceAgent多模态智能体的“诊间听译
”解决方案，通过一个智能麦克风
、一套智能系统，将医患的自然对话
，实时
、准确地转化为结构化
、
规范化的电子病历
，改变传统诊疗流程
。诊间听译
·核心功能l
实时采集与转录：
高保真实时采集，精准转录，精准识别医疗术语
、方言，完整记录对话
。l
智能分析与理解：基于医疗大模型，深度理解上下文，
自动提取主诉
、现
病史
、既往史等关键信息
。l
一键生成病历：按“主诉-病史-查体-诊断-治疗
”标准格式，
自动填充结构化电子病历，
医生仅需审核确认
。医院：数据难利用海量非结构化的病历数据难以有效利用
，为临床科研
、教学及精细化管理带来了巨大障碍，数据价值无法充分释放
。患者：体验待提升医生频繁在患者与电脑屏幕间切换视线，减少了有温度的交流，降低了患者的就诊体验与满意度
。>70%效率提升病历书写时间缩短60%
以上
，解放医生双手>97%质量提升医疗术语识别准确率超
95%
，保障病历准确性
。价值延伸优化医患关系
，沉淀高质量科研数据资产
。医生：精力被消耗病历书写占据大量工作时间
，手动录入不仅分散诊疗精力
，更在高强度工作下容易出现信息错漏，影响诊断质量
。在追求高质量医疗服务的今天，
临床一线仍然面临着效率
、准确性和患者体验等多重挑战
。我们精准识别了三大核心痛点：背景介绍
·AI赋能智慧医疗转写与智能语义分析，
支持上下文理解与逻辑校验，
自动生成结构化电子病历，
显著提升病历生成效率
。问诊音频
↓AI诊间听译产品可区分多角色语音，
转写医患问诊语音，
提取诊疗关键信息，
提升复杂医学术语识别准确率，
实现高精度语音产品介绍
·AI赋能智慧医疗实时采集高保真麦克风完整捕捉医患对话
，不错过任何细节
。基于医疗大语言模型(LLM)，深度理解上下文，提取关键信息并进行逻辑校验
。领先的ASR技术，精准识别多语种
、方言及复杂医学术语
。自动填充结构化电子病历，
医生只需审核确认，效率倍增
。token
环境大语言模型诊间听译核心工作流程
ASR
情绪↓精准转录智能分析一键生成自动纠错↓文本Voice
Agent音频处理引擎原始音频采集智能滤除空调
、键盘声等背景噪音，保留纯净人声
。语音活性检测
(VAD)精确识别有效语音片段，剔除静默与无效音，提升效率
。声源定向与增强锁定主讲人声源，抑制旁侧杂音，增强目标语音清晰度
。精准采集用户的语音信号，
并进行采样
、筛选
、降噪
、排序
、活体检测等预处理操作，
为后续的语音识别提供高质量的输入，提升诊断分析的准确性和流畅性
。核心功能
·诊间音频采集
·AI赋能智慧医疗高清语音输出生成清晰
、完整的语音流，无缝传输至后续识别与分析模块
。专业级定向麦克风阵列，精准捕捉医患对话声源
，获取原始信号
。原始音频采集结构化电子病历主诉：
右下后牙有洞数月
。现病史：
右下后牙发现有洞数月
，偶有咬物痛1月
，今至我科要求治疗
。既往史
、个人史
、家族史：
否认特殊疾病史
。体格检查：（46）合面深龋洞
，探痛敏感，
叩痛（-）
。（
16
、26）合面龋坏达牙本质浅层
，边缘深窝沟未龋坏
。辅助检查：曲断示（46）龋损达牙本质深层
，及髓
，根尖孔未闭合
，根尖周无明显异常
。初步诊断：（46）慢性牙髓炎
，（
16
、26）
中龋处置：1.告知病情
、治疗方案
、转归
、可能并发症与费用等
，家长知情同意2.（46）
阻滞麻醉+橡皮障
，伢典备洞
，去腐质未净及髓
，去冠髓,止血
。iroot
BP盖髓，玻璃水门汀垫底
，SDR垫底（
sonicfill）充填
，调合
，抛光
。窝沟封闭
。（
16
、26）伢典备洞，（
16
）SDR充填调合
，抛光
。窝沟封闭
。26sonicfill充填调合
，抛光
。窝沟封闭
。3.
口腔卫生宣教
。注意事项：1.麻醉作用将持续2-3小时
，期间防止患儿咬唇
、咬颊
、吮吸或用手指抠挖嘴唇
，避免
粘膜损伤
。若出现咬伤溃疡
，一般一周可自愈
，无需处理
。半小时后进水
，2小时后对
侧进食
，24小时后正常使用
。2.（46）
暂保留部分神经做活切
，若感疼痛肿胀及时就诊需视情况治疗等
。如无症状，
每半年复查
，不适随诊
。诊间听译医生
：来宝贝，
啊
，来
，许沐曦
。患者家长：
呃
，许沐曦哈
，对
。医生
：他是要看什么问题
，还是只是检查？患者家长
：先先检查一下
，看要不要涂氟，
因为去年来就是搞过一颗牙
，你
自己有发现什么问题吗？患者家长
：没没有，
呵呵呵
。患者家长
：是，
因为刚好今天也是来看眼科
，然后就就在，
因为到快一年了
。医生
：再看看
，我看一下
。患者家长
：去年就是在这里搞过一颗牙
，就是钢牙
，牙
，你的舌头是硬的
。医生
：别说了吧
。医生：
自己会做这这是右上的这两颗
，又黑了哈
。医生：
嗯
，这是4号牙
，5号牙
，你看到吗？这个这个缝之间
，对
，这是又有
蛀牙了啊
。患者家长：
哦
，我的天呐
。患者家长
：这个得得要补一下
，要补是吧？医生
：对
，然后60牙做过窝沟封闭吗？医生
：几年级了？患者家长：
呃
，二年级
，二年级学校窝沟窝沟封闭它去年应该是在学
，在这
边有做了
，做了
，你看看
，看得出来吗？医生
：这下面是补了吧患者家长
：我我觉得是平的
。医生：
嗯
，上面的嗯
，等一下我开一下灯
。医生：
…
…,按“主诉-病史-检查-诊断-治疗
”自动分段，
一键生成病历，
支智能结构化模块：
关键数据标签化（如过敏史
、用药记录）持通过API方式对接EMR系统
。核心功能
·结构化电子病历
·AI赋能智慧医疗0
4
AI
住院助手nd
re
·AI住院助手我们推出“AI住院助手
”解决方案，通过语音与医疗Agent技术，赋能查房和出院两大核心住院场景，
旨在打造更高效
、更规范
、更具人文关怀的全新住院服务
流程
。医院：
文书质量参差不齐病历
、出院小结等文书质量依赖医生个人经验，标准化程度低，且在医疗纠纷中缺乏原始语音证据
。患者：
出院指导难记忆患者出院时难以完全理解和记忆复杂的医嘱，通用型宣教材料
缺乏个性化，影响康复效果
。l
AI查房助理：
医生查房时，语音Agent记录查房对话
。查房Agent自动提取
关键信息
，生成“交班记录
”和“查房日志
”，并自动更新患者的治疗计划
。l
出院宣教与摘要生成：患者出院时，AIAgent根据医生的患教信息和患者数据，
自动生成一份通俗易懂的《出院指导手册》和一份专业的《出院小
结》
。提升诊疗文书效率自动化生成查房日志与交班记录，将医生从繁琐的文书工作中解放出来，
回归诊疗本身
。优化出院管理质量生成专业化出院小结与个性化指导手册
，提升患者满意度
，保障延续性治疗效果
。医生：
文书撰写耗时费力医生需花费大量时间手写或录入查房及交班记录，挤占临床诊疗时间，且易出现信息遗漏或偏差
。在追求高质量医疗服务的今天，住院诊疗环节面临文书记录繁琐
、医患沟通不充分
、出院管理效率低等挑战
。我们精准识别了三大核心痛点。背景介绍
·AI赋能智慧医疗AI住院助手
·核心功能AI驱动查房革新，
提升诊疗效率医生查房时，语音Agent自动记录并分析对话
。将繁琐的文书工作自动化，让医生能更专注于临床诊疗，
同时确保医疗信息的准确
、同步与可追溯
。l
拟无感记录查房对话：
医生与患者
、家属的对话被实时
、高精度地转录为文字，并能智能区分不同发言人
。l
智能提取关键信息：AI自动识别并提取对话中的主观感受(S)
、客观体征(O)
、临床评估(A)和治疗计划(P)等核心医疗信息
。l
一键生成查房日志：
根据提取的信息，
自动生成符合规范的SOAP格式病程记录，极大缩短文书撰写时间
。l
智能汇总交班要点：
自动提炼出需要重点关注和执行的交班事项，生成清晰
、简洁的交班清单，确保信息传递无误
。查房摘要生成
·AI赋能智慧医疗自动化生成医疗文书实时语音转录分析AI
查房助手页面AI出院宣教页面智能出院指导，
延续院内关怀患者出院时，AIAgent会根据医生的患教嘱托和患者的诊疗数据，
自动生成个性化的出院指导
。这打破了传统纸质指导的局限，将专业的医疗建议转化为患者随
时随地都能看懂
、能用的康复指南
。l
专业文书同步：AI同步生成一份符合医疗规范的《出院小结》，包含详细的诊疗过程与结果，方便患者存档或在其他医院就诊时提供
。l
便捷分享与查阅：
所有指导和文档均可在患者的手机端随时查看，并可一键下载或轻松分享给家人，方便家属共同参与康复管理
。l
通俗易懂：AI将复杂的医疗术语转化为简单明了的日常语言，并结合图标，以卡片式界面呈现，让患者及家属一看就懂
。l
内容全面
，重点突出：
涵盖用药
、饮食
、活动
、复诊安排等所有关键信息
。对紧急情况进行特别高亮提醒，确保患者掌握核心要点
。AI
出院宣教（患者端）
·AI赋能智慧医疗个性化出院指导手册Chatbot预问诊0
5
AI
诊后智能随访nd
re
·AI诊后智能随访我们推出“AI诊后智能随访
”解决方案，通过语音与医疗Agent，
自动为每位出院患者执行个性化的随访任务
。系统能够主动评估风险
、实时预警，将医院的服
务从院内延伸至院外，构建闭环
、高效
、智能的诊后管理新模式
。实现主动式风险管理提升随访效率与质量l
个性化方案定制：
医疗随访Agent自动读取患者的电子病历和出院小结，提取诊断
、手术方式
、用药情况
、注意事项等关键信息
。l
智能生成随访计划：基于内置的疾病随访知识库
，LLM为每位患者自动生成独一无二的随访计划，包括随访时间点和需要询问的核心问题
。l
风险评估与预警：
随访Agent将对话中采集到的信息，与风险阈值模型进行实时比对，一旦识别到风险
，立即将预警信息推送给医护人员
。医院：
风险发现滞后
管理被动依赖人工判断，风险预警不及时，导致患者小问题拖成大毛病，增加了再入院率，也带来了潜在的医疗纠纷
。患者：
离院后失联感知不佳患者出院后感到与医院的联系中断，缺乏专业的康复指导和及
时的关心，就医体验大打折扣，忠诚度变低
。传统的电话随访模式
，面临着人力投入大
、效率低下
、覆盖不全等问题。标准化的问询难以满足患者的个性化需求，潜在风险无法被及时发现。医护：
重复劳动效率低下护士需手动拨打大量电话，进行重复性问询和记录
，工作繁琐且耗时，难以保证随访的标准化和一致性
。背景介绍
·AI赋能智慧医疗从被动应答到主动预警，
自动识别中高风险患者，
实现秒级响应，将潜在风险扼杀在摇篮中
。将护士从重复工作中解放
，保证每一次随访都符合SOP标准
，兼具标准化与个性化
。AI诊后智能随访
·核心功能AI赋能诊后随访，
构建主动式关怀体系AI随访助手通过自动化
、智能化的方式对出院患者进行关怀
。系统自动执行个性化随访
，实时分析对话内容与情绪
，主动发现潜在风险并秒级预警，将医院的服务从院内延伸至院外
。l
智能定制随访方案：AI自动读取电子病历与出院小结，基于内置的疾病SOP知识库
，为每位患者生成包含特定时间点与核心问题的个性化随访计划
。l
拟人化语音交互：
随访过程实时转录为文字，精准识别患者关于疼痛等级
、伤口情况
、情绪状态等关键信息，并能理解口语化表达，保证沟通自然流畅
。智能生成随访计划
·AI赋能智慧医疗拟人化语音交互智能定制随访方案AI
智能随访页面AI随访智能秒级预警AI随访助手通过VoiceAgent能力识别关键风险，
阅读并理解非结构化的病历文本，基于医疗知识图谱生成随访策略，并通过医疗逻辑推理能力进行风险评估和预警
。AI语音外呼
，与患者进行交互实时分析对话内容
、情绪与生命体征AI
随访工作流程生成常规随访记录触发随访任务l
秒级预警闭环管理：
一旦识别到中高风险，系统立即将“患者信息
、随访录音
、风险摘要
”推送给管床护士或医生
，实现风险的快速响应与闭环管理
。l
多维度风险实时评估：
结合患者情绪
、语速变化及对话中提及的异常体征，与内置的风险阈值模型比对
，实时评估患者康复风险等级
。AI随访智能预警
·AI赋能智慧医疗医护人员介入推送消息至医护人员结束否秒级预警闭环管理多维度风险实时评估读取电子病历
，生成个性化随访计划触发预警机制识别到风险是0
6
部署与实施nd
re类型大模型完全私有化部署所有组件（大模型
、部署工具
、智能体平台）均部署部署模式在医院内网，与公网物理隔离
。-
方式A
:接入院内/医疗专网已有的大模型
。-
方式B
:采购GPU服务器，
由部署大模型数据安全与隐私医疗数据（包括语音
、文本
、病历）
100%不出院内
网
，完全符合最严格的数据安全与合规要求
。成本投入一次性硬件（
GPU服务器）投入较高，但无按量计
费的API调用成本
。运维要求需要医院具备或组建专业的IT/AI团队
，负责大模型及
GPU服务器的日常运维
、监控和调优
。性能与定制化内网访问，延迟最低，性能最稳定
。可基于院内数据对模型进行深度微调和持续优化，打造专属模型
。适用场景对数据安全有最高级别要求
、有科研需求
、或已有大
模型基础的机构
。产品部署方案一：
私有化部署
·AI赋能智慧医疗
完全自主可控
硬件成本较高
数据绝对安全读/写API返回结果本地/专网GPU服务器数据存储
（语音/病历）私有化部署医生/用户专科知识库第三方对接智能体平台调用模型交互混合云部署
(云端API+
私有化工具)诊间听译与智能体平台私有化部署于院内
，大模型能力通过API调用云端服务
。敏感信息（如PHI）在院内进行脱敏或匿名化处理后，再调用云端API，核心病历数据留存在本地
。无需采购昂贵GPU服务器，按API调用量付费
，即开
即用，成本与业务量强相关
。大模型由保障SLA，
医院IT团队仅需维护院
内部署的轻量级应用平台即可
。性能受公网质量影响
，能保证提供稳定的云
端API服务
。希望快速落地
、低成本启动
、IT运维资源有限的机构
。类型部署模式数据安全与隐私成本投入运维要求性能与定制化适用场景产品部署方案二：
混合云部署
·AI赋能智慧医疗
低成本启动
轻量应用平台读/写API数据存储
（语音/病历）数据脱敏匿名化服务混合云部署API调用结果返回云GPU服务器医生/用户专科知识库即开即用第三方对接智能体平台数据处理交互
·AI赋能智慧医疗根据医院的算力情况，提供最优的模型部署方案模型推荐算力需求DeepSeek
V3（671B
）量化版10
×A100DeepSeek
V3（72B
）3
×A100Qwen3（72B
）3
×A100Qwen3（32B
）2
×A100私有化部署算力需求：DeepSeek
V3
671B满血版DeepSeek官方2元/百万tokenDeepSeek
V3
671B满血版2元/百万token腾讯云平台模型
费用DeepSeek
V3
671B满血版DeepSeek
V3
671B满血版混合云部署费用（无需算力）
：算力需求说明2元/百万token2元/百万token火山引擎阿里云2.1第二阶段完成服务器环境准备与核心应用（听译/大模型）部署。T+152.2系统部署与定制完成试点科室Agent定制，并与医院EMR/HIS系统接口对接。T+203.1第三阶段系统功能
温馨提示
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