医院脑血管病 AI 诊疗 APP产品系统

1. 立项背景与产品问题
随着人口老龄化加剧，脑血管疾病患者数量持续增加，传统医疗服务模式主要依赖线下诊疗、人工咨询和定期随访，存在患者健康信息采集不连续、风险评估效率不足、医学知识获取渠道分散以及医患沟通成本较高等问题。
患者在长期健康管理过程中，往往缺少专业指导，对疾病知识、检查报告、护理方式和风险变化缺乏准确理解；医院医生及服务人员则需要承担大量重复性的健康咨询、信息采集和报告解释工作，医疗资源利用效率有待提升。
因此，项目建设 AI 智能医疗服务平台，通过人工智能、大模型、知识库和移动互联网技术，将健康测评、智能问答、导诊服务、专家咨询和健康管理进行融合，实现 AI 辅助医疗服务，提高患者管理效率，降低医护人员重复工作压力。
2. 行业应用场景与业务背景
项目主要应用于智慧医疗、互联网医院和慢病健康管理领域，面向脑血管病患者、医生及医院服务人员提供数字化医疗服务。
患者通过移动端完成身份认证、健康信息采集、风险测评、医学知识查询和在线咨询。AI Agent 根据用户输入信息提取关键指标，通过动态追问完善健康数据，结合医学规则生成风险提示和健康解释，辅助患者进行日常健康管理。
医院侧通过智能导诊、专家咨询等功能，提高患者服务效率。系统根据患者症状、历史信息和业务规则辅助整理问诊信息，支持医生开展在线咨询、健康指导和患者管理。
同时，平台建设医学知识库，对脑血管疾病指南、诊疗规范、健康科普资料等内容进行解析和管理，通过 RAG 技术实现知识增强问答，为患者和医疗人员提供基于医学依据的知识服务。

1. 移动医疗服务平台建设
面向脑血管病患者、专家及医院服务人员，建设集健康测评、智能问答、导诊咨询、专家服务、医学知识管理和健康报告于一体的移动医疗平台。
2. AI 健康测评与风险分析
实现智能健康测评功能，用户通过文字或表单输入健康信息，AI Agent 自动提取关键指标，根据医学评估规则识别信息缺失和异常情况，并进行动态追问。结合程序化评分模型生成风险评估结果、指标分析和健康解释，同时保存评估过程、规则版本和计算依据，实现结果可追溯。
3. 医学知识库与智能问答系统
针对脑血管病指南、诊疗规范、科普资料等内容建立医学知识库，通过文档解析、语义切分、向量检索和知识图谱增强，实现基于 LightRAG 的医学知识检索。智能问答功能能够结合权威资料生成带依据的健康知识解释，辅助患者理解疾病、治疗和护理相关信息。
4. 智能导诊与专家服务体系
根据患者症状、历史信息和标准问诊流程进行信息采集，辅助完成科室推荐和就医指导。平台支持专家图文咨询、语音通话、视频通话等功能，实现患者与医疗专家之间的在线服务连接。
5. AI 数字人与医疗数据管理
集成 AI 数字人交互入口，通过语音识别、语音合成和智能问答提升用户交互体验。系统通过Function Calling 接入患者档案、检查报告、专家排班、报告生成等业务能力，并结合权限控制、日志记录和数据管理机制保障医疗数据安全。
6. 项目成果与应用交付
完成移动端、业务后台、AI 服务和云端部署的一体化交付，实现健康评估、智能问答、辅助导诊、专家咨询和健康报告管理的完整业务闭环。项目形成软件著作权《脑血管病诊疗信息服务平台 APP（脑管通）V1.0》，并取得《一种MRA图像脑血管狭窄程度智能分级评估模型》国家发明专利授权。

1. 负责任务
作为独立全栈开发者，负责项目从产品设计到上线交付的全过程，包括需求分析、产品规划、UI 设计、移动端开发、后端开发、AI Agent 开发、医学知识库建设、测试及云部署。
负责 Flutter 移动端开发，实现患者端、专家端核心功能，包括用户认证、健康测评、智能问答、导诊咨询、专家图文咨询、语音视频通话和 AI 数字人入口等功能。
负责后端及 AI 服务建设，基于 Spring Boot 实现用户、业务数据、咨询服务和报告管理；基于 Python+FastAPI 开发健康测评 Agent、导诊 Agent、医学知识检索和报告生成能力。
2. 技术栈、系统架构及实现亮点
项目采用移动端+云服务架构，Flutter/Dart 实现 Android、iOS 跨平台客户端；Spring Boot 提供业务 API 服务；Python+FastAPI 提供 AI Agent、RAG 和智能分析服务；通过 CloudBase Run 完成云端部署。
核心技术包括 LangChain、LangGraph、LightRAG、PostgreSQL、pgvector、Function Calling 等。基于 LangGraph 构建健康测评和导诊，实现知识检索和报告生成；利用 LightRAG 融合向量检索和知识关系，实现脑血管疾病知识库智能问答。
亮点：构建面向医疗场景的 AI Agent + 医学知识库应用体系，实现健康测评、智能问答、辅助导诊和报告生成等功能。通过 LangGraph 实现动态追问、任务编排和异常恢复，通过 LightRAG 结合 pgvector 实现医学知识增强检索。
难点：医疗场景的数据可靠性、AI 输出安全控制以及复杂业务融合。针对健康评估场景，将医学指标、评分规则、计算模型进行结构化管理，由程序完成确定性计算，AI 负责信息提取。