社区医院慢性病监控与分析系统产品系统

本项目面向医院、社区医疗及健康管理机构的慢性病管理场景，主要解决患者健康数据分散、院外健康状态难以持续跟踪、异常指标发现不及时、医生随访效率较低以及医患沟通链路不完整等问题。系统以患者为中心，统一管理血糖、血压、体温、体重等健康指标，并整合慢病档案、用药计划、健康报告、预约问诊、设备监测及医生建议，形成“数据采集—趋势分析—异常预警—医生干预—患者随访”的闭环管理流程，提升慢性病管理的连续性、精细化和智能化水平。

项目主要包括系统管理、患者管理、健康监测、医患协同和智能健康服务等模块。系统管理支持用户、角色、权限、机构、部门、字典及操作日志管理；患者管理支持患者档案、慢性病信息、标签、设备绑定和健康时间线；健康监测支持血糖、血压、体温、体重等指标采集、趋势分析、阈值配置和异常预警；诊疗模块支持医生排班、预约、问诊申请、电子病历、处方及病历质控；医患双方可通过管理端和微信小程序进行实时聊天、消息提醒及健康建议推送。此外，系统还提供用药计划与提醒、健康报告及PDF导出、AI健康建议、食物图片营养识别、睡眠设备数据同步、基因报告解析和医疗知识库语义检索等功能。

我主要负责项目后端架构设计、数据库建模、业务接口开发及第三方平台联调。项目采用Spring Boot分层架构，使用MyBatis-Plus和MySQL完成业务数据持久化，利用Redis实现登录状态、权限及高频数据缓存，并结合Spring Security、JWT、RBAC和数据权限拦截机制保障接口安全及多机构数据隔离。医患聊天采用Socket.IO实现双向实时通信，通过消息确认、状态回执、失败重试和离线补偿提高消息可靠性；使用定时任务完成用药提醒、订阅消息推送和设备数据同步。项目还接入微信小程序、智能床垫及AI模型服务，并基于Embedding与Milvus构建知识库语义检索能力。针对外部服务不稳定、健康数据来源多样及消息一致性等难点，通过统一数据模型、异步处理、状态管理、幂等控制、重试机制和降级方案提升了系统的稳定性与可维护性。