ai面诊平台APP对接商城搭建系统开发

AI面诊模块

面部特征识别：集成深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），通过用户上传的面部照片或实时视频，分析皮肤状态、气色、五官变化等特征，结合中医“五色诊”理论或现代医学知识，生成健康评估报告。

疾病预警与建议：基于面部分析结果，提供初步疾病预警（如“湿热体质可能性70%”）及个性化健康建议（如饮食调整、运动计划）。

多模态交互：支持语音输入症状描述，AI转文字并提取关键词（如“口苦”“失眠”），结合面部特征生成综合诊断报告。

商城模块

个性化推荐：根据AI面诊结果，推荐适配的护肤产品、保健品或中药饮片（如“湿热体质推荐薏米茶”），支持用户直接购买。

健康资讯与知识库：提供疾病预防、健康生活方式等内容，增强用户粘性。

订单管理与支付：集成支付/支付宝，实现订单生成、支付结算、物流查询全流程闭环。

用户管理模块

健康档案：记录用户历次AI面诊结果、医生建议、体检报告等，支持数据同步至云端，方便跨设备访问。

用户反馈系统：收集用户对AI诊断准确性的评价，持续优化算法模型。

前端技术

跨平台框架：采用React Native或Flutter，实现iOS/Android双端统一开发，降低开发成本。

UI组件库：使用Ant Design Mobile或Vant Weapp，提升界面响应速度与用户体验。

实时交互：集成WebSocket，实现AI诊断进度实时推送。

后端技术

MySQL：存储用户信息、订单数据等结构化数据。

MongoDB：存储AI诊断报告、健康资讯等非结构化数据。

Redis：缓存频繁访问数据（如商品推荐列表），降低数据库压力。

微服务架构：基于Spring Boot或Node.js + Express，拆分用户服务、订单服务、AI诊断服务等模块，提升系统可扩展性。

数据库设计：

AI引擎：通过Java调用Python脚本（利用Jython或ProcessBuilder），部署预训练的面部识别模型（如ResNet、EfficientNet）。

云部署与安全

加密存储：对用户面部图像、诊断报告等敏感数据采用AES-256加密。

权限管理：实施RBAC（基于角色的访问控制），确保只有授权用户可访问数据。

合规性：符合《个人信息保护法》要求，用户数据仅用于健康评估，未经授权不得共享。

云服务：选择阿里云或腾讯云，利用弹性计算（ECS）和容器化技术（Docker + Kubernetes），实现快速部署与高并发处理。

数据安全：