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漲價50%踢鐵板!Xbox Game Pass傳出全面凍結新合約,玩家最愛「首發即加入」恐成絕響

作者 KKJ
由於 Game Pass 增長停滯,微軟傳出已全面凍結第三方合約。這意味著微軟正重新審視 Game Pass 訂閱服務的高額補貼模式,當訂閱服務的燒錢擴張時代告終,獨立開發商必須面對更...A119d2c047c662750a4864cb3a3cd592

雖然 Xbox 一直將 Game Pass 訂閱服務視為其核心業務策略,但其增長力道顯然未能達到微軟高層的預期。自去年價格調漲 50% 導致數百萬名玩家流失以來,儘管近期微軟嘗試降價挽回市場,但訂閱用戶數依舊遠未恢復至先前的榮景,使得這項服務的未來前景蒙上了一層陰影。

燒錢搶首發時代恐告終

根據業界知名爆料人士 @eXtas1stv 的最新消息,多位獨立遊戲開發商在義大利 First Playable 遊戲展期間透露,微軟似乎已全面暫停簽署新的 Game Pass 合作協議。許多原先已進入初步談判階段、計畫加入 Game Pass 的第三方遊戲項目,其報價已被微軟無預警撤回,所有與第三方企業的合約正處於完全凍結狀態。

遊戲開發團隊指出,這次的封鎖行動是由微軟的新管理階層下達,旨在對整體的商業策略進行「全面重組」。

過去微軟依靠投入數百萬美元的龐大資金,爭取第三方遊戲以「首發即加入(Day One)」的形式進駐 Game Pass 服務,而如今這種高額補貼的擴張策略正面臨極為嚴格的審查。

隨著微軟新團隊開始縮減開支並控制支出,許多高度依賴這項補貼的獨立遊戲工作室,頓時失去了他們最為重要的資金保障來源之一。這不僅意味著微軟以高昂成本推動 Game Pass 快速擴張的黃金時代可能已經結束,也代表著訂閱制服務在遊戲產業的營運模式正迎來巨大的轉折點。

微軟此次突然凍結 Game Pass 新合約,反映出長期以「燒錢換市佔」的訂閱制神話已遭逢現實壁壘。當硬體銷量無法取得主導地位,且訂閱用戶數觸及天花板後,動輒數百萬美元的第三方補貼便成為沉重的財務負擔。這促使微軟必須重新審視資源配置,將焦點轉向自研大作的變現能力,而非一味追求訂閱數的虛假榮景。

 

 

 

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iPhone 18 Pro 起跳價恐飆破 4 萬!規格直衝 12GB,記憶體危機逼蘋果漲價

作者 IFENG
受全球記憶體危機影響,IDC預測iPhone 18 Pro售價將面臨兩百美元的大幅調漲。這場記憶體危機導致零組件成本攀升,使iPhone 18 Pro起售價恐創下新高,蘋果將透過強大的...529507b08b09e64e92a79c55c375a501

根據市場研究機構 IDC 的最新預測,蘋果預計在今年秋季發表的 iPhone 18 Pro 與 iPhone 18 Pro Max 上大幅調高售價,漲幅可能高達 200 美元(約新台幣 6,500 元)。

在此之前,蘋果本週才剛剛上調了部分 Mac 和 iPad 機型的售價,這使得 IDC 進一步調高了對 iPhone 18 系列的漲價預期。IDC 資料與分析高級總監 Nabila Popal 指出,這一趨勢意味著 iPhone 18 系列的漲幅將比先前預測的還要更高,並直言「50 美元左右的小幅漲價時代已經宣告結束」,未來 Pro 和 Pro Max 機型的起售價調升幅度極有可能直接達到 200 美元。

針對本輪廣泛漲價的背景因素,IDC 將其歸咎於全球儲存晶片供應緊張所引發的「記憶體危機」。由於關鍵組件的供應受限且成本普遍上揚,迫使蘋果必須在多條產品線同步調漲價格以轉嫁成本。

據供應鏈消息指出,iPhone 18 Pro 與 iPhone 18 Pro Max 預計將配備 12GB 的執行記憶體,這與部分最新款 iPad 的規格相當。以目前搭載 12GB 記憶體的 M4 iPad Air 與低階版 M5 iPad Pro 作為觀察指標,其售價已分別比前代上漲了 150 美元和 200 美元,因此這一漲幅也被市場視為預測 iPhone 18 Pro 定價策略的重要基準。

首款折疊機衝擊天花板,AI 升級與分期付款支撐高端需求

為了因應組件成本上升,蘋果也正計劃於今年推出首款折疊螢幕 iPhone,預估其平均售價將落在 2,500 美元(約新台幣 81,000 元)左右,高容量規格的版本甚至可能高達 3,000 美元(約新台幣 97,000 元)。

IDC 分析指出,這款超高價位旗艦機的推出,有望在一定程度上對沖記憶體等核心硬體成本上漲的財務壓力,進而避免蘋果對其他常規型號實施更大規模的價格調整。

此外,推動使用者更換新機的核心關鍵,主要來自即將隨新作業系統大規模落地的 Siri AI 智慧功能。根據機構估算,自 2022 年以來出貨的舊款 iPhone 中,有多達 54% 的機型因硬體限制,必須更換新機才能獲得完整的新版 Siri AI 體驗,這對於手持 iPhone 15 標準版或更早機型的用戶來說,將會是極為強烈的換機誘因。

從消費行為的層面來看,選擇購買 Pro Max 系列的消費者通常偏向高階定位,對於價格波動的敏感度相對較低,因此不太容易因為漲價而退縮。

再者,絕大多數消費者在購買新機時,通常會透過電信業者或金融機構所提供的 24 個月至 36 個月分期付款方案來攤提支出,將一次性的漲價衝擊分散到每個月的預算中。以 36 期零利率分期為例,200 美元的額外費用分攤下來,平均每個月僅需多支付大約 5.5 美元,因此 IDC 判斷如此幅度的漲價對絕大多數目標客群的購買決策影響其實非常有限。按照此定價邏輯推算,iPhone 18 Pro 的起售價可能被推高至 1,249 至 1,299 美元區間,而頂規的 iPhone 18 Pro Max 起售價則可能來到 1,349 至 1,399 美元之間。

面對全球半導體供應鏈成本攀升以及記憶體容量升級的雙重壓力,蘋果選擇在 iPhone 18 Pro 系列上發動近年來最大幅度的價格調整,這不僅反映了硬體製造成本的真實走勢,更顯示出蘋果對於自身「AI 生態系」的強烈自信。

透過將首款折疊 iPhone 定位在極致奢華的超高價區間,蘋果巧妙地拉高了價格天花板,為 Pro 系列的漲價創造了合理的心理防線。對於消費者而言,這次的換機動力不再只是外觀或相機的微幅升級,而是攸關 Siri AI 智慧體驗完整與否的根本性硬體分水嶺,這也讓蘋果有底氣突破維持多年的價格區間。

 

 

 

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✇云南省医院信息管理系统-unanswered-YNHIS-KMHIS

预约爽约率从40%到15%:智能提醒如何改变患者习惯,您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?最高纪录是一个月爽约多少人,如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么,在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费

门诊管理系统功能示意

早上8点,浙江杭州XX社区门诊主任赵红站在分诊台前,眉头紧锁。排队的患者已经排出门口,但她手里的排班表显示,今天有5个医生预约满了,实际到诊率可能只有60%。

"赵主任,上午又有15个预约患者没来。"护士小李拿着登记本走过来,"昨天13个,前天17个。我们医生上午空等2小时,现场患者却排长队,投诉电话又要被打爆了。"

赵红叹了口气。日接诊200人的门诊,预约爽约率高达40%,意味着每天有80个预约号,其中40人爽约。医生空等,现场患者却要等45分钟以上,矛盾不断。

"我们怎么减少爽约?"这是她每天思考的问题。

"我们试过电话提醒。"小李说,"但打10个电话,有5个不接,2个关机,只有3个打通了。而且打完了,患者该忘还是忘。"

赵红想起上周的投诉:一位患者预约了10点,但12点才到,医生已经看完了其他患者,不愿意加号,患者大闹投诉。医务科处理得很头疼。

更让她心疼的是收入损失:按门诊费50元算,每天2000元损失,一年就是73万。"我们是社区门诊,不是大医院,每一分钱都很重要。"赵红对财务科说。

"能不能让患者先交押金?"财务建议。

"社区老年患者多,交押金他们不愿意,影响口碑。"赵红回答。

"那怎么办?我们手工登记,根本不知道哪些患者容易爽约。系统能预测吗?"小李问。

赵红摇了摇头。她知道市场上有一些预约系统,但功能都差不多:电话+短信提醒。没有智能预测,没有动态调度。爽约率一直下不来。

"如果我们能把爽约率降到20%,医生空诊率降到10%,现场等待缩短到25分钟,投诉率降到5%��下..."赵红在心里许愿,但她也知道,手工时代这很难。

那个晚上,赵红翻阅数据分析:40%爽约率,20%医生空诊率,45分钟平均等待,12%投诉率...这些数字像一座座大山压着她。她不知道,有没有解决方案能帮她翻越这些大山。

2025年,软佳推出预约智能管理模块,核心是"风险预测+多通道提醒+动态调度"。

信息科小王演示:"系统自动分析患者历史行为,预测爽约概率,提前1天、2小时多渠道提醒。"

三大功能:

1. 爽约风险评分

  • 输入:患者年龄、性别、既往爽约次数、预约时段、距离、天气

  • 模型:基于500家机构历史数据训练的随机森林

  • 输出:0-100爽约概率

  • 阈值大于60:高风险,加强干预

2. 多通道智能提醒

  • 消息模板:个性化(含医生姓名、时间、地点)

  • 推送方式:小程序(首选)、短信(备用)、电话(高爽约风险)

  • 时间规则:提前1天 → 提前2小时 → 提前30分钟

  • 确认回复:患者点击"确认"或"取消"

  • 失���处理:连续3次未触达,转人工电话

3. 动态号源释放

  • 高风险爽约患者预约,系统自动标记

  • 前1小时未确认,自动释放号源给现场排队

  • 现场叫号:实时显示等待人数,减少患者焦虑

价格:包含在软佳1898元/年套餐,不另收费。

上线前,内部有疑虑:

护士:"系统预测爽约,准吗?别把正常患者当风险。"

"准确率85%以上,高风险患者爽约率是低风险的3倍。"小王答。

医生:"号源自动释放?那我们不是老变排班?"

"系统保持医生总接诊量不变,只是把爽约号提前释放给现场患者,医生还是看同样人次。"

患者:"收到短信还得点确认?好麻烦。"

"只需点一下,避免白跑。不确认的号会自动释放,其他患者受益。"

最大担忧:短信、电话成本会不会很高?

"软佳套餐包含1000条/月短信、300分钟/月电话,门诊完全够用。超出部分0.01元/条,0.1元/分钟。"小王说。

院长:"先在内科、儿科试点1个月,对比爽约率。"

试点科室:内科、儿科,覆盖10名医生。

第1周:配置与校准

  • 导入历史3个月预约数据:1.8万人次

  • 训练本地模型:75%准确率(初始)

  • 设置提醒规则:提前1天(小程序)、提前2小时(短信)、提前30分钟(小程序)

  • 高风险患者(大于60分)增加电话提醒

第2周:磨合

  • 问题:部分患者屏蔽通知,触达率仅70%

  • 解决:增加"就诊提醒"朋友圈广告推送(患者授权),触达率提升至88%

  • 问题:患者取消预约后,号源释放慢

  • 解决:释放规则改为实时释放(取消/超时未确认立即释放)

第3周:优化

  • 换Model训练:使用新一周数据,准确率提升至83%

  • 调风险阈值:从60降至55,覆盖更多高风险患者

第4周:稳定运行

一个月后全门诊推广

维度 传统管理 软佳智能管理 变化
爽约率 40% 15% -25% (↓62.5%)
医生空诊率 20% 8% -12% (↓60%)
患者平均等待时间 45分钟 25分钟 -20分钟 (↓44%)
投诉率 12% 4% -8% (↓67%)
年避免损失 0 73万×25% = 18.25万 新增
短信触达率 0 88% 新增
电话干预人次 0 30人/天(高风险) 新增
号源释放及时性 0 实时 新增

"现在我们医生接诊更满,空诊时间少了。现场患者等待缩短,投诉基本没有。"赵主任说。

成本与收益分析

"赵主任,你们预约系统上了半年,效果怎么样?"院长在季度会上问。

"这么说吧,"赵红翻开统计,"上个月爽约率15%,原来40%。医生空诊率从20%降到8%。"

"这意味着什么?"院长追问。

"医生多看了20%的患者。"赵红说,"按50元/人算,每天多收入800元,一年就是20万。"

"患者等待时间呢?"

"从45分钟降到25分钟。"赵红翻到下一页,"投诉率从12%降到4%。"

"成本呢?"

"2100元/年。"赵红笑着说,"投入产出比87倍。"

总投入

  • 软佳年费:1898元(含预约管理模块)

  • 短信/电话费:超出套餐部���约200元/年(1000条/月内免费)

  • 总计:约2100元/年

收益明细

  • 年避免爽约损失:18.25万(按40%→15%,门诊费50元/人,年接诊7.3万人次)

  • 医生效率提升:空诊时间减少12%,相当于增加0.5名医生年产能

  • 患者满意度提升:投诉率降至4%,口碑改善

ROI:18.25万 / 0.21万 ≈ 87倍

"一年投入2000块,省18万,这买卖太值。"财务科长说。


延伸:数据驱动的运营优化

预约数字化后,门诊运营更精准:

"赵主任,您觉得最大的改变是什么?"同行参观时问。

"数据思维。"赵红毫不犹豫地回答。

"原来预约靠感觉,爽约率高也不知道原因。现在系统告诉我们:周二10点爽约率最高,天气不好时爽约率上升,有过爽约记录的患者再次爽约概率是3倍。"

"知道了原因,就能针对性干预。"

具体体现在:

  • 时段热力图:各时段预约量、爽约率、等待时间,一目了然

  • 医生负荷均衡:自动推荐预约时段,平衡医生工作量

  • 患者画像:高频��约者自动黑名单(需预交金)

  • 疫情预测:爽约率上升可能反映门诊流程问题

"数据让我们从'凭感觉'到'看数据'管理。"赵主任说。


赵主任总结:"预约爽约看似是'患者问题',实则是门诊管理精细度不足。"

"软佳通过AI风险预测+智能提醒+动态释放,把爽约率从40%降到15%,释放大量空诊资源。"

"1898元/年,换来的是18万年收益、患者满意、医生高效。这笔账太划算。"


回想那个患者爽约、医生空等、现场排长队的混乱日子,赵主任感慨:数字化管理是基层门诊的必由之路

软佳智能预约,让每一次预约都有意义,让每一个号源都不浪费。

"从40%到15%,这是信息化的力量。"


核心金句:

爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


互动话题:

  1. 您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?最高纪录是一个月爽约多少人?

  2. 如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么?

  3. 在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?每个有多严重?

  4. 您认为预约爽约的根本原因是什么:患者习惯、提醒不够,还是号源管理问题?


声明

本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。

核心金句:

爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


互动话题:

您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?如何管理?

如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?

在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?


声明:本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。


说真的,门诊信息化不是买不买的问题,而是选不选对的问题。软佳年费不到2000元,包含所有模块、月月更新、7×12小时服务——这笔账,越早算越划算。希望这篇能帮到正在选型的你。

立即免费试用门诊系统
https://app.kmhis.com/

International Version
https://app.kmhis.com/multi/

了解软佳门诊管理系统详情
https://www.kmhis.com/outpatient-management-system.html

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支持8种语言:简体中文、繁体中文、香港中文、English、藏文、泰文、老挝语、越南语

如果你有具体需求,也可以去 www.kmhis.com 看看,那里有更详细的技术方案和案例。


本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、使用习惯而异。产品功能与价格请以官方最新信息为准。

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"赵主任,上午又有15个预约患者没来。"护士小李拿着登记本走过来,"昨天13个,前天17个。我们医生上午空等2小时,现场患者却排长队,投诉电话又要被打爆了。"

赵红叹了口气。日接诊200人的门诊,预约爽约率高达40%,意味着每天有80个预约号,其中40人爽约。医生空等,现场患者却要等45分钟以上,矛盾不断。

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赵红想起上周的投诉:一位患者预约了10点,但12点才到,医生已经看完了其他患者,不愿意加号,患者大闹投诉。医务科处理得很头疼。

更让她心疼的是收入损失:按门诊费50元算,每天2000元损失,一年就是73万。"我们是社区门诊,不是大医院,每一分钱都很重要。"赵红对财务科说。

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三大功能:

1. 爽约风险评分

  • 输入:患者年龄、性别、既往爽约次数、预约时段、距离、天气

  • 模型:基于500家机构历史数据训练的随机森林

  • 输出:0-100爽约概率

  • 阈值大于60:高风险,加强干预

2. 多通道智能提醒

  • 消息模板:个性化(含医生姓名、时间、地点)

  • 推送方式:小程序(首选)、短信(备用)、电话(高爽约风险)

  • 时间规则:提前1天 → 提前2小时 → 提前30分钟

  • 确认回复:患者点击"确认"或"取消"

  • 失���处理:连续3次未触达,转人工电话

3. 动态号源释放

  • 高风险爽约患者预约,系统自动标记

  • 前1小时未确认,自动释放号源给现场排队

  • 现场叫号:实时显示等待人数,减少患者焦虑

价格:包含在软佳1898元/年套餐,不另收费。

上线前,内部有疑虑:

护士:"系统预测爽约,准吗?别把正常患者当风险。"

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医生:"号源自动释放?那我们不是老变排班?"

"系统保持医生总接诊量不变,只是把爽约号提前释放给现场患者,医生还是看同样人次。"

患者:"收到短信还得点确认?好麻烦。"

"只需点一下,避免白跑。不确认的号会自动释放,其他患者受益。"

最大担忧:短信、电话成本会不会很高?

"软佳套餐包含1000条/月短信、300分钟/月电话,门诊完全够用。超出部分0.01元/条,0.1元/分钟。"小王说。

院长:"先在内科、儿科试点1个月,对比爽约率。"

试点科室:内科、儿科,覆盖10名医生。

第1周:配置与校准

  • 导入历史3个月预约数据:1.8万人次

  • 训练本地模型:75%准确率(初始)

  • 设置提醒规则:提前1天(小程序)、提前2小时(短信)、提前30分钟(小程序)

  • 高风险患者(大于60分)增加电话提醒

第2周:磨合

  • 问题:部分患者屏蔽通知,触达率仅70%

  • 解决:增加"就诊提醒"朋友圈广告推送(患者授权),触达率提升至88%

  • 问题:患者取消预约后,号源释放慢

  • 解决:释放规则改为实时释放(取消/超时未确认立即释放)

第3周:优化

  • 换Model训练:使用新一周数据,准确率提升至83%

  • 调风险阈值:从60降至55,覆盖更多高风险患者

第4周:稳定运行

一个月后全门诊推广

维度 传统管理 软佳智能管理 变化
爽约率 40% 15% -25% (↓62.5%)
医生空诊率 20% 8% -12% (↓60%)
患者平均等待时间 45分钟 25分钟 -20分钟 (↓44%)
投诉率 12% 4% -8% (↓67%)
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"现在我们医生接诊更满,空诊时间少了。现场患者等待缩短,投诉基本没有。"赵主任说。

成本与收益分析

"赵主任,你们预约系统上了半年,效果怎么样?"院长在季度会上问。

"这么说吧,"赵红翻开统计,"上个月爽约率15%,原来40%。医生空诊率从20%降到8%。"

"这意味着什么?"院长追问。

"医生多看了20%的患者。"赵红说,"按50元/人算,每天多收入800元,一年就是20万。"

"患者等待时间呢?"

"从45分钟降到25分钟。"赵红翻到下一页,"投诉率从12%降到4%。"

"成本呢?"

"2100元/年。"赵红笑着说,"投入产出比87倍。"

总投入

  • 软佳年费:1898元(含预约管理模块)

  • 短信/电话费:超出套餐部���约200元/年(1000条/月内免费)

  • 总计:约2100元/年

收益明细

  • 年避免爽约损失:18.25万(按40%→15%,门诊费50元/人,年接诊7.3万人次)

  • 医生效率提升:空诊时间减少12%,相当于增加0.5名医生年产能

  • 患者满意度提升:投诉率降至4%,口碑改善

ROI:18.25万 / 0.21万 ≈ 87倍

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延伸:数据驱动的运营优化

预约数字化后,门诊运营更精准:

"赵主任,您觉得最大的改变是什么?"同行参观时问。

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"原来预约靠感觉,爽约率高也不知道原因。现在系统告诉我们:周二10点爽约率最高,天气不好时爽约率上升,有过爽约记录的患者再次爽约概率是3倍。"

"知道了原因,就能针对性干预。"

具体体现在:

  • 时段热力图:各时段预约量、爽约率、等待时间,一目了然

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  • 患者画像:高频��约者自动黑名单(需预交金)

  • 疫情预测:爽约率上升可能反映门诊流程问题

"数据让我们从'凭感觉'到'看数据'管理。"赵主任说。


赵主任总结:"预约爽约看似是'患者问题',实则是门诊管理精细度不足。"

"软佳通过AI风险预测+智能提醒+动态释放,把爽约率从40%降到15%,释放大量空诊资源。"

"1898元/年,换来的是18万年收益、患者满意、医生高效。这笔账太划算。"


回想那个患者爽约、医生空等、现场排长队的混乱日子,赵主任感慨:数字化管理是基层门诊的必由之路

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"从40%到15%,这是信息化的力量。"


核心金句:

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智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

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互动话题:

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  3. 在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?每个有多严重?

  4. 您认为预约爽约的根本原因是什么:患者习惯、提醒不够,还是号源管理问题?


声明

本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。

核心金句:

爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


互动话题:

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如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?

在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?


声明:本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。


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扫码预约

手机扫码试用患者预约。请勿输入个人真实信息

支持8种语言:简体中文、繁体中文、香港中文、English、藏文、泰文、老挝语、越南语

如果你有具体需求,也可以去 www.kmhis.com 看看,那里有更详细的技术方案和案例。


本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、使用习惯而异。产品功能与价格请以官方最新信息为准。

✇云南省医院信息管理系统-qa-YNHIS-KMHIS

预约爽约率从40%到15%:智能提醒如何改变患者习惯,您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?最高纪录是一个月爽约多少人,如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么,在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费

门诊管理系统功能示意

早上8点,浙江杭州XX社区门诊主任赵红站在分诊台前,眉头紧锁。排队的患者已经排出门口,但她手里的排班表显示,今天有5个医生预约满了,实际到诊率可能只有60%。

"赵主任,上午又有15个预约患者没来。"护士小李拿着登记本走过来,"昨天13个,前天17个。我们医生上午空等2小时,现场患者却排长队,投诉电话又要被打爆了。"

赵红叹了口气。日接诊200人的门诊,预约爽约率高达40%,意味着每天有80个预约号,其中40人爽约。医生空等,现场患者却要等45分钟以上,矛盾不断。

"我们怎么减少爽约?"这是她每天思考的问题。

"我们试过电话提醒。"小李说,"但打10个电话,有5个不接,2个关机,只有3个打通了。而且打完了,患者该忘还是忘。"

赵红想起上周的投诉:一位患者预约了10点,但12点才到,医生已经看完了其他患者,不愿意加号,患者大闹投诉。医务科处理得很头疼。

更让她心疼的是收入损失:按门诊费50元算,每天2000元损失,一年就是73万。"我们是社区门诊,不是大医院,每一分钱都很重要。"赵红对财务科说。

"能不能让患者先交押金?"财务建议。

"社区老年患者多,交押金他们不愿意,影响口碑。"赵红回答。

"那怎么办?我们手工登记,根本不知道哪些患者容易爽约。系统能预测吗?"小李问。

赵红摇了摇头。她知道市场上有一些预约系统,但功能都差不多:电话+短信提醒。没有智能预测,没有动态调度。爽约率一直下不来。

"如果我们能把爽约率降到20%,医生空诊率降到10%,现场等待缩短到25分钟,投诉率降到5%��下..."赵红在心里许愿,但她也知道,手工时代这很难。

那个晚上,赵红翻阅数据分析:40%爽约率,20%医生空诊率,45分钟平均等待,12%投诉率...这些数字像一座座大山压着她。她不知道,有没有解决方案能帮她翻越这些大山。

2025年,软佳推出预约智能管理模块,核心是"风险预测+多通道提醒+动态调度"。

信息科小王演示:"系统自动分析患者历史行为,预测爽约概率,提前1天、2小时多渠道提醒。"

三大功能:

1. 爽约风险评分

  • 输入:患者年龄、性别、既往爽约次数、预约时段、距离、天气

  • 模型:基于500家机构历史数据训练的随机森林

  • 输出:0-100爽约概率

  • 阈值大于60:高风险,加强干预

2. 多通道智能提醒

  • 消息模板:个性化(含医生姓名、时间、地点)

  • 推送方式:小程序(首选)、短信(备用)、电话(高爽约风险)

  • 时间规则:提前1天 → 提前2小时 → 提前30分钟

  • 确认回复:患者点击"确认"或"取消"

  • 失���处理:连续3次未触达,转人工电话

3. 动态号源释放

  • 高风险爽约患者预约,系统自动标记

  • 前1小时未确认,自动释放号源给现场排队

  • 现场叫号:实时显示等待人数,减少患者焦虑

价格:包含在软佳1898元/年套餐,不另收费。

上线前,内部有疑虑:

护士:"系统预测爽约,准吗?别把正常患者当风险。"

"准确率85%以上,高风险患者爽约率是低风险的3倍。"小王答。

医生:"号源自动释放?那我们不是老变排班?"

"系统保持医生总接诊量不变,只是把爽约号提前释放给现场患者,医生还是看同样人次。"

患者:"收到短信还得点确认?好麻烦。"

"只需点一下,避免白跑。不确认的号会自动释放,其他患者受益。"

最大担忧:短信、电话成本会不会很高?

"软佳套餐包含1000条/月短信、300分钟/月电话,门诊完全够用。超出部分0.01元/条,0.1元/分钟。"小王说。

院长:"先在内科、儿科试点1个月,对比爽约率。"

试点科室:内科、儿科,覆盖10名医生。

第1周:配置与校准

  • 导入历史3个月预约数据:1.8万人次

  • 训练本地模型:75%准确率(初始)

  • 设置提醒规则:提前1天(小程序)、提前2小时(短信)、提前30分钟(小程序)

  • 高风险患者(大于60分)增加电话提醒

第2周:磨合

  • 问题:部分患者屏蔽通知,触达率仅70%

  • 解决:增加"就诊提醒"朋友圈广告推送(患者授权),触达率提升至88%

  • 问题:患者取消预约后,号源释放慢

  • 解决:释放规则改为实时释放(取消/超时未确认立即释放)

第3周:优化

  • 换Model训练:使用新一周数据,准确率提升至83%

  • 调风险阈值:从60降至55,覆盖更多高风险患者

第4周:稳定运行

一个月后全门诊推广

维度 传统管理 软佳智能管理 变化
爽约率 40% 15% -25% (↓62.5%)
医生空诊率 20% 8% -12% (↓60%)
患者平均等待时间 45分钟 25分钟 -20分钟 (↓44%)
投诉率 12% 4% -8% (↓67%)
年避免损失 0 73万×25% = 18.25万 新增
短信触达率 0 88% 新增
电话干预人次 0 30人/天(高风险) 新增
号源释放及时性 0 实时 新增

"现在我们医生接诊更满,空诊时间少了。现场患者等待缩短,投诉基本没有。"赵主任说。

成本与收益分析

"赵主任,你们预约系统上了半年,效果怎么样?"院长在季度会上问。

"这么说吧,"赵红翻开统计,"上个月爽约率15%,原来40%。医生空诊率从20%降到8%。"

"这意味着什么?"院长追问。

"医生多看了20%的患者。"赵红说,"按50元/人算,每天多收入800元,一年就是20万。"

"患者等待时间呢?"

"从45分钟降到25分钟。"赵红翻到下一页,"投诉率从12%降到4%。"

"成本呢?"

"2100元/年。"赵红笑着说,"投入产出比87倍。"

总投入

  • 软佳年费:1898元(含预约管理模块)

  • 短信/电话费:超出套餐部���约200元/年(1000条/月内免费)

  • 总计:约2100元/年

收益明细

  • 年避免爽约损失:18.25万(按40%→15%,门诊费50元/人,年接诊7.3万人次)

  • 医生效率提升:空诊时间减少12%,相当于增加0.5名医生年产能

  • 患者满意度提升:投诉率降至4%,口碑改善

ROI:18.25万 / 0.21万 ≈ 87倍

"一年投入2000块,省18万,这买卖太值。"财务科长说。


延伸:数据驱动的运营优化

预约数字化后,门诊运营更精准:

"赵主任,您觉得最大的改变是什么?"同行参观时问。

"数据思维。"赵红毫不犹豫地回答。

"原来预约靠感觉,爽约率高也不知道原因。现在系统告诉我们:周二10点爽约率最高,天气不好时爽约率上升,有过爽约记录的患者再次爽约概率是3倍。"

"知道了原因,就能针对性干预。"

具体体现在:

  • 时段热力图:各时段预约量、爽约率、等待时间,一目了然

  • 医生负荷均衡:自动推荐预约时段,平衡医生工作量

  • 患者画像:高频��约者自动黑名单(需预交金)

  • 疫情预测:爽约率上升可能反映门诊流程问题

"数据让我们从'凭感觉'到'看数据'管理。"赵主任说。


赵主任总结:"预约爽约看似是'患者问题',实则是门诊管理精细度不足。"

"软佳通过AI风险预测+智能提醒+动态释放,把爽约率从40%降到15%,释放大量空诊资源。"

"1898元/年,换来的是18万年收益、患者满意、医生高效。这笔账太划算。"


回想那个患者爽约、医生空等、现场排长队的混乱日子,赵主任感慨:数字化管理是基层门诊的必由之路

软佳智能预约,让每一次预约都有意义,让每一个号源都不浪费。

"从40%到15%,这是信息化的力量。"


核心金句:

爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


互动话题:

  1. 您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?最高纪录是一个月爽约多少人?

  2. 如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么?

  3. 在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?每个有多严重?

  4. 您认为预约爽约的根本原因是什么:患者习惯、提醒不够,还是号源管理问题?


声明

本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。

核心金句:

爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


互动话题:

您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?如何管理?

如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?

在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?


声明:本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。


说真的,门诊信息化不是买不买的问题,而是选不选对的问题。软佳年费不到2000元,包含所有模块、月月更新、7×12小时服务——这笔账,越早算越划算。希望这篇能帮到正在选型的你。

立即免费试用门诊系统
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支持8种语言:简体中文、繁体中文、香港中文、English、藏文、泰文、老挝语、越南语

如果你有具体需求,也可以去 www.kmhis.com 看看,那里有更详细的技术方案和案例。


本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、使用习惯而异。产品功能与价格请以官方最新信息为准。

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预约爽约率从40%到15%:智能提醒如何改变患者习惯,您的门诊/医院预约爽约率大概是多少?最高纪录是一个月爽约多少人,如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么,在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费

门诊管理系统功能示意

早上8点,浙江杭州XX社区门诊主任赵红站在分诊台前,眉头紧锁。排队的患者已经排出门口,但她手里的排班表显示,今天有5个医生预约满了,实际到诊率可能只有60%。

"赵主任,上午又有15个预约患者没来。"护士小李拿着登记本走过来,"昨天13个,前天17个。我们医生上午空等2小时,现场患者却排长队,投诉电话又要被打爆了。"

赵红叹了口气。日接诊200人的门诊,预约爽约率高达40%,意味着每天有80个预约号,其中40人爽约。医生空等,现场患者却要等45分钟以上,矛盾不断。

"我们怎么减少爽约?"这是她每天思考的问题。

"我们试过电话提醒。"小李说,"但打10个电话,有5个不接,2个关机,只有3个打通了。而且打完了,患者该忘还是忘。"

赵红想起上周的投诉:一位患者预约了10点,但12点才到,医生已经看完了其他患者,不愿意加号,患者大闹投诉。医务科处理得很头疼。

更让她心疼的是收入损失:按门诊费50元算,每天2000元损失,一年就是73万。"我们是社区门诊,不是大医院,每一分钱都很重要。"赵红对财务科说。

"能不能让患者先交押金?"财务建议。

"社区老年患者多,交押金他们不愿意,影响口碑。"赵红回答。

"那怎么办?我们手工登记,根本不知道哪些患者容易爽约。系统能预测吗?"小李问。

赵红摇了摇头。她知道市场上有一些预约系统,但功能都差不多:电话+短信提醒。没有智能预测,没有动态调度。爽约率一直下不来。

"如果我们能把爽约率降到20%,医生空诊率降到10%,现场等待缩短到25分钟,投诉率降到5%��下..."赵红在心里许愿,但她也知道,手工时代这很难。

那个晚上,赵红翻阅数据分析:40%爽约率,20%医生空诊率,45分钟平均等待,12%投诉率...这些数字像一座座大山压着她。她不知道,有没有解决方案能帮她翻越这些大山。

2025年,软佳推出预约智能管理模块,核心是"风险预测+多通道提醒+动态调度"。

信息科小王演示:"系统自动分析患者历史行为,预测爽约概率,提前1天、2小时多渠道提醒。"

三大功能:

1. 爽约风险评分

  • 输入:患者年龄、性别、既往爽约次数、预约时段、距离、天气

  • 模型:基于500家机构历史数据训练的随机森林

  • 输出:0-100爽约概率

  • 阈值大于60:高风险,加强干预

2. 多通道智能提醒

  • 消息模板:个性化(含医生姓名、时间、地点)

  • 推送方式:小程序(首选)、短信(备用)、电话(高爽约风险)

  • 时间规则:提前1天 → 提前2小时 → 提前30分钟

  • 确认回复:患者点击"确认"或"取消"

  • 失���处理:连续3次未触达,转人工电话

3. 动态号源释放

  • 高风险爽约患者预约,系统自动标记

  • 前1小时未确认,自动释放号源给现场排队

  • 现场叫号:实时显示等待人数,减少患者焦虑

价格:包含在软佳1898元/年套餐,不另收费。

上线前,内部有疑虑:

护士:"系统预测爽约,准吗?别把正常患者当风险。"

"准确率85%以上,高风险患者爽约率是低风险的3倍。"小王答。

医生:"号源自动释放?那我们不是老变排班?"

"系统保持医生总接诊量不变,只是把爽约号提前释放给现场患者,医生还是看同样人次。"

患者:"收到短信还得点确认?好麻烦。"

"只需点一下,避免白跑。不确认的号会自动释放,其他患者受益。"

最大担忧:短信、电话成本会不会很高?

"软佳套餐包含1000条/月短信、300分钟/月电话,门诊完全够用。超出部分0.01元/条,0.1元/分钟。"小王说。

院长:"先在内科、儿科试点1个月,对比爽约率。"

试点科室:内科、儿科,覆盖10名医生。

第1周:配置与校准

  • 导入历史3个月预约数据:1.8万人次

  • 训练本地模型:75%准确率(初始)

  • 设置提醒规则:提前1天(小程序)、提前2小时(短信)、提前30分钟(小程序)

  • 高风险患者(大于60分)增加电话提醒

第2周:磨合

  • 问题:部分患者屏蔽通知,触达率仅70%

  • 解决:增加"就诊提醒"朋友圈广告推送(患者授权),触达率提升至88%

  • 问题:患者取消预约后,号源释放慢

  • 解决:释放规则改为实时释放(取消/超时未确认立即释放)

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  • 换Model训练:使用新一周数据,准确率提升至83%

  • 调风险阈值:从60降至55,覆盖更多高风险患者

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一个月后全门诊推广

维度 传统管理 软佳智能管理 变化
爽约率 40% 15% -25% (↓62.5%)
医生空诊率 20% 8% -12% (↓60%)
患者平均等待时间 45分钟 25分钟 -20分钟 (↓44%)
投诉率 12% 4% -8% (↓67%)
年避免损失 0 73万×25% = 18.25万 新增
短信触达率 0 88% 新增
电话干预人次 0 30人/天(高风险) 新增
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"现在我们医生接诊更满,空诊时间少了。现场患者等待缩短,投诉基本没有。"赵主任说。

成本与收益分析

"赵主任,你们预约系统上了半年,效果怎么样?"院长在季度会上问。

"这么说吧,"赵红翻开统计,"上个月爽约率15%,原来40%。医生空诊率从20%降到8%。"

"这意味着什么?"院长追问。

"医生多看了20%的患者。"赵红说,"按50元/人算,每天多收入800元,一年就是20万。"

"患者等待时间呢?"

"从45分钟降到25分钟。"赵红翻到下一页,"投诉率从12%降到4%。"

"成本呢?"

"2100元/年。"赵红笑着说,"投入产出比87倍。"

总投入

  • 软佳年费:1898元(含预约管理模块)

  • 短信/电话费:超出套餐部���约200元/年(1000条/月内免费)

  • 总计:约2100元/年

收益明细

  • 年避免爽约损失:18.25万(按40%→15%,门诊费50元/人,年接诊7.3万人次)

  • 医生效率提升:空诊时间减少12%,相当于增加0.5名医生年产能

  • 患者满意度提升:投诉率降至4%,口碑改善

ROI:18.25万 / 0.21万 ≈ 87倍

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"知道了原因,就能针对性干预。"

具体体现在:

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"数据让我们从'凭感觉'到'看数据'管理。"赵主任说。


赵主任总结:"预约爽约看似是'患者问题',实则是门诊管理精细度不足。"

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"1898元/年,换来的是18万年收益、患者满意、医生高效。这笔账太划算。"


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  2. 如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?最担心什么?

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声明

本文基于真实门诊场景改编,人物均为化名,数据为试点统计,实际效果因门诊规模、患者群体、使用深度而异。产品功能与价格截至2026年7月,请以官方最新信息为准。

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爽约率从40%到15%,释放的不仅是号源,更是门诊效率。

智能预约不是技术升级,是运营理念的革命。

AI预测+多通道提醒+动态释放,三位一体降爽约。


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如果有一个系统能把爽约率降低25个百分点,您愿意尝试吗?

在预约管理上,您最大的痛点是什么:患者不守时、号源浪费,还是现场排长队?


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Stop paying monthly for cloud storage with up to 70% off pCloud Lifetime this 4th of July

For Apple users, storage never feels finished. iPhone photo libraries keep growing, Macs fill up with large projects and downloads, and the monthly services meant to solve the problem can become another subscription to track.

pCloud’s 4th of July promotion takes a different approach: pay once for lifetime cloud storage, then keep using it across your devices without monthly or annual renewal fees.

For a limited time, pCloud is offering up to 70% off its Individual Lifetime plans, and each plan includes pCloud Encryption for free for life. Storage options range from 1 TB to 10 TB.

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Photos of iPhone 18 Pro drop tests and other sensitive info hits the dark web

作者 Benjamin Mayo

Last week, it transpired that Apple supplier Tata Electronics had been the subject of a data breach, with hundreds of gigabytes of files leaking online.

While the files include a lot of company-sensitive data, Reuters is reporting that Apple is particularly concerned right now as the documents include drop test photos of the iPhone 18 Pro, the upcoming model Apple will officially announce in early September.

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The best way to run macOS Tahoe and Golden Gate on the same Mac [Video]

作者 Jeff Benjamin

If you’re curious to try macOS Golden Gate while it’s still in beta, I highly recommend installing it on a separate APFS volume instead of your main volume. Installing macOS 27 on your main volume would replace macOS Tahoe, leaving you at the mercy of any bugs or compatibility issues that arise with the software and hardware you use.

Unlike iOS and iPadOS betas, macOS betas can pose a greater risk due to the complexity of macOS, which includes support for legacy software and hardware. I’ve been burned too many times in the past with hardware and software that didn’t work properly for months until the inevitable updates came after the public version was released later that fall. In my opinion, it’s just not worth it.

The good news is, thanks to APFS, you can easily create a separate volume and silo the macOS Golden Gate beta installation away from your production Tahoe volume. This allows you to test the macOS beta in full while retaining the stability and reliability of the current public release. Watch our full hands-on video walkthrough for a complete step-by-step guide, and be sure to subscribe to 9to5Mac on YouTube for more macOS tutorials.

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