ai面诊线上诊断APP商城部署系统开发

AI面诊模块

多模态数据采集：支持用户上传面部照片、实时视频拍摄或语音描述症状，结合手机摄像头与麦克风实现多维度健康数据采集。

智能诊断引擎：集成深度学习算法（如CNN卷积神经网络）与医疗知识图谱，分析面部特征（如肤色、纹理、微表情）与症状描述，输出初步诊断报告及健康建议。

诊断报告可视化：以图表、文字形式展示诊断结果，标注异常指标并提供通俗化解释，支持用户导出报告或分享至社交平台。

在线问诊模块

多形式沟通：集成腾讯云IM、声网Agora等音视频技术，支持图文、语音、视频问诊，适配不同场景需求（如紧急咨询、慢性病管理）。

医生匹配系统：根据用户症状与医生专长（如皮肤科、中医科）智能推荐医生，支持按评分、接诊量筛选。

电子病历管理：自动生成结构化病历，记录问诊历史、处方信息，支持医生与用户实时调阅。

健康商城模块

药品与保健品销售：对接合规药品供应链，提供处方审核、在线购药、配送闭环服务，支持药品搜索、分类浏览、购物车功能。

健康服务预约：整合体检、针灸、推拿等线下服务，支持用户在线预约、支付及评价。

个性化推荐：基于用户健康数据与浏览行为，推荐适配的保健品、医疗器械或健康课程。

用户管理模块

健康档案整合：归集用户AI面诊记录、问诊病历、体检报告等数据，形成全生命周期健康档案。

健康趋势分析：通过可视化图表展示用户健康指标变化（如血压、血糖），辅助用户自我管理。

社群互动功能：建立用户社区，支持健康经验分享、问答互动，增强用户粘性。

前端开发

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

UI组件库：集成Ant Design Mobile或Vant Weapp，提升界面开发效率与用户体验。

实时通信：集成WebSocket实现问诊消息实时推送，避免用户频繁刷新页面。

后端开发

关系型数据库：MySQL存储用户信息、订单数据等结构化数据。

非关系型数据库：MongoDB存储问诊聊天记录、诊断报告等非结构化数据。

时序数据库：InfluxDB记录用户健康指标变化，支持趋势分析。

微服务架构：基于Spring Cloud或Node.js拆分用户服务、问诊服务、订单服务等模块，通过API网关统一管理。

数据库设计：

缓存与消息队列：Redis缓存热门商品、医生信息，处理异步任务（如短信通知、订单超时关闭）。

AI引擎部署

模型训练：使用TensorFlow或PyTorch训练面部特征识别模型，结合公开医疗数据集（如MIMIC-III）优化诊断准确性。

服务化部署：将AI模型封装为独立服务，通过RESTful API与后端交互，支持横向扩展以应对高并发请求。

云服务与安全

云部署：选择阿里云或腾讯云，利用弹性计算（ECS）、对象存储（OSS）实现快速部署与资源动态调整。

数据安全：对用户面部图像、诊断报告等敏感数据加密存储（AES-256），符合《个人信息保护法》要求。

合规性：通过等保三级认证，确保系统安全合规。

需求分析与原型设计

用户调研：通过问卷、访谈收集目标用户（如慢性病患者、亚健康人群）的核心需求。

竞品分析：研究微医、平安好医生等成熟产品，明确差异化功能（如AI面诊精度、药品供应链整合）。

原型设计：使用Axure或Figma制作高保真原型，包含问诊流程、商城页面等关键路径，确保交互逻辑清晰。

开发与测试

敏捷开发：以2周为周期迭代开发，每个周期交付可测试版本，优先实现核心功能（如AI诊断、在线问诊）。

自动化测试：使用Selenium进行UI自动化测试，JMeter进行压力测试，确保系统稳定性。

安全测试：通过漏洞扫描工具（如Nessus）检测SQL注入、XSS攻击等风险，及时修复漏洞。

上线与运营

灰度发布：先在少量用户中试运行，收集反馈并优化性能，再逐步扩大用户范围。

数据监控：通过Prometheus+Grafana监控系统关键指标（如问诊响应时间、商城转化率），动态调整资源分配。

用户运营：推出新用户首单立减、医生直播等活动，提升用户活跃度与留存率。