银润康小程序产品系统

1、立项原因，旨在解决什么产品问题
随着人口老龄化加速，老年群体尤其是独居老人的慢病管理与健康监测需求快速增长，但行业长期面临四大痛点：一是健康管理停留在"事后就医"模式，缺乏疾病风险的事前预测与预警能力；二是中医诊断依赖医师主观经验，缺少数字化、量化工具，难以与西医指标交叉印证；三是智能硬件、医疗设备、心理情绪等多源健康数据彼此割裂，形成数据孤岛；四是养老机构依赖人工巡检，成本高、覆盖有限，难以实现全天候持续监护。本项目旨在建设融合中西医多模态数据的心身健康数智化平台，通过AI实现疾病预测、预防与预警，将健康管理由事后救治转向事前防范。
2、行业场景，业务背景
本项目面向大健康与智慧养老行业，覆盖三大核心场景：一是养老场景，服务养老院、社区、独居高龄及慢病老年群体，提供中风、高血压、糖尿病等慢病跟踪与跌倒、睡眠、情绪监测的统一闭环管理；二是中医健康场景，服务中医养生机构、健康管理机构及民营医院，提供舌、面、耳、掌、汗、目等中医六诊特征的质量控制、结构化与趋势分析；三是智能硬件场景，面向手环、指环、摄像头及医疗设备厂商，通过SDK/API提供数据标准化、健康解释与报告输出能力。平台实现中医六诊、西医指标、心理情绪的多模态融合分析、一屏纳管批量监护与分级危机预警，目前已守护用户超1.7万人，累计完成健康分析超9.4万次、预警提示超4000次。

1、项目有哪些具体功能模块
本项目主要包含三大核心功能模块：
多模态数据采集与融合模块： 涵盖中医六诊（舌、面、耳、掌、汗、目）数字化采集、智能穿戴设备数据接入及心理情绪量表评估。
AI健康分析与风险预警模块： 包括慢病风险评估模型、中风/跌倒预测算法、中西医健康报告生成引擎。
数智化监护与管理看板模块： 提供长者健康画像、批量监护大屏、危机分级预警推送及家属/机构端互动服务。
2、项目的主要功能描述
本项目致力于构建“中医+西医+心理”融合的心身健康数智化平台。
首先，通过AI技术将传统中医诊断（如舌象、面象）进行标准化与量化，结合智能硬件采集的血压、血氧、睡眠等西医体征数据，打破数据孤岛。
其次，利用大数据算法对多源数据进行交叉分析，实现对高血压、糖尿病等慢病的趋势跟踪，以及对中风、跌倒等突发风险的提前预警，将健康管理从“事后救治”前移至“事前预防”。
最后，为养老机构和个人用户提供可视化的健康监护大屏与移动端报告，支持异常指标自动报警与远程干预，实现全天候、全方位的健康闭环管理。

1、“我”负责哪些具体任务？
我主要负责核心健康算法的研发与后端服务接口的构建。具体包括：设计并实现多模态数据融合算法，将中医六诊（舌/面/耳等）非结构化图像数据与西医体征时序数据进行对齐与特征提取；开发高并发RESTful API接口，支撑前端大屏与移动端的高频数据请求；负责模型推理服务的部署与性能调优，确保健康风险评估的实时性。
2、项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点
项目采用微服务架构，后端基于Python，算法层引入深度学习框架（TensorFlow）。
亮点与难点： 最大的挑战在于多模态异构数据的融合。中医影像数据具有主观性强、非标准化的特点，而西医数据是结构化数值。我通过构建跨模态注意力机制，解决了两种数据在特征空间的语义对齐难题，显著提升了中风及慢病预测模型的准确率。同时，通过接口缓存策略与异步处理机制，解决了海量健康数据上报时的并发瓶颈，保证了系统在高负载下的低延迟响应。