Navina 是一款面向价值医疗（value-based care，VBC）场景的临床 AI copilot，定位为“以临床医生为先”的 AI 助手，帮助医疗机构在价值医疗模式下提升效率与绩效。
用途 Navina 主要服务于价值医疗组织的临床与运营需求，包括提升 HCC 风险调整准确性、闭合护理缺口以及减轻文档负担。它面向从后台运营到护理现场的完整价值医疗工作流，帮助临床医生和护理团队把复杂、分散的数据转化为可执行的洞察。
主要能力
- 数据整合与统一视图：将来自电子病历（EHR）、健康信息交换（HIE）和理赔等多来源、非结构化的数据，在护理现场协调为单一事实来源。
- 可解释 AI：针对平台呈现的每一条洞察，提供相应的临床证据，帮助临床医生建立对系统的信任。
- 风险调整：在护理现场提供 AI 驱动的 HCC 建议，帮助完整反映患者健康状况，提升 RAF 准确性并增强审计准备度，同时为临床医生和编码员提供顺畅的工作流。
- 质量管理：自动呈现在护理现场支持护理缺口闭合所需的临床证据，减少人工数据挖掘，有助于提升 HEDIS® 满意度。
- 分析与追踪：持续追踪风险调整与质量绩效，并提供使用情况和绩效指标的可视化，帮助护理团队与临床及价值医疗目标保持一致。
- 临床工作流支持：结合历史数据与 ambient transcription（环境转录），覆盖从病历回顾、患者就诊摘要到准确诊断与完整文档的各个环节。
使用方式 Navina 强调与临床工作流的原生集成，并提供与 EHR 的无缝集成。官方信息显示，其数据可从 EHR、HIE 和理赔系统拉取，并在护理现场呈现。平台被描述为一套覆盖整个价值医疗工作流的统一平台。关于具体的安装、部署步骤、定价或订阅方式，现有资料暂未提供。
适用场景 适用于采用价值医疗模式、需要管理风险调整与质量指标的医疗机构和护理团队。典型使用场景包括：在患者就诊时获取整合后的患者数据、查看带临床证据支持的 HCC 建议、识别并闭合护理缺口、减少病历回顾与文档撰写负担，以及追踪长期风险调整与质量绩效。
限制与缺失信息 现有资料未提供具体收费、价格、平台支持范围（如操作系统或浏览器要求）、部署方式、数据安全合规细节、语言支持、API 文档或使用限制等信息。官方称其获评 2025 年 KLAS 最佳临床医生数字化工作流，并被 10,000+ 临床医生使用，但未给出更详细的统计口径。具体功能细节与集成要求需以官方渠道为准。