业务和功能介绍
1、本项目立足于“十四五”规划对高质量医疗健康服务体系的建设要求，针对当前高校校医院普遍存在的医疗服务保障水平低、预约挂号流程复杂、设施不便利、个性化服务缺失及远程医疗能力薄弱等痛点，旨在打造一个全面、高效、智能化的校医院智慧医疗系统。项目依托金蝶云苍穹平台与AI大模型技术，融合数据可视化、智能识别与远程交互能力，提升校园医疗服务质量与运行效率，切实保障师生健康，助力平安校园建设。
2、系统主要包含Web端与移动端两大应用入口，功能包括预约挂号、医生诊断、药品划价、住院登记、出院结算、药品采购、仓库管理等核心业务。特色功能模块包括基于OCR技术的病历识别、AI智能对话服务、个性化病情分析与健康建议、癌症智能检测（采用DenseNet121与GoogLeNet模型，皮肤癌与肺癌识别准确率分别达98.38%和91.66%），以及多维度数据可视化大屏，支持住院信息、药物库存等实时监控。系统还提供个性首页，集成来院导航、扫码挂号、医保充值、每日健康打卡等便捷服务，满足用户多样化需求。
3、整体业务流程以患者服务为主线，从移动端或Web端发起预约挂号，经签到就诊后进入医生诊断环节，系统自动生成划价单并支持药品申请与住院安排；后台同步完成药品采购与库存管理；所有诊疗数据通过集成方案在多表单间高效流转，并基于角色权限实现安全管控。医生可调阅患者历史记录，结合AI模型进行病情分析与用药推荐；管理员则通过可视化大屏掌握全院运营状态。整个系统实现从挂号到康复的闭环管理，兼顾功能性、安全性与扩展性，为智慧校园医疗提供可复制、可推广的解决方案。
2、系统主要包含Web端与移动端两大应用入口，功能包括预约挂号、医生诊断、药品划价、住院登记、出院结算、药品采购、仓库管理等核心业务。特色功能模块包括基于OCR技术的病历识别、AI智能对话服务、个性化病情分析与健康建议、癌症智能检测（采用DenseNet121与GoogLeNet模型，皮肤癌与肺癌识别准确率分别达98.38%和91.66%），以及多维度数据可视化大屏，支持住院信息、药物库存等实时监控。系统还提供个性首页，集成来院导航、扫码挂号、医保充值、每日健康打卡等便捷服务，满足用户多样化需求。
3、整体业务流程以患者服务为主线，从移动端或Web端发起预约挂号，经签到就诊后进入医生诊断环节，系统自动生成划价单并支持药品申请与住院安排；后台同步完成药品采购与库存管理；所有诊疗数据通过集成方案在多表单间高效流转，并基于角色权限实现安全管控。医生可调阅患者历史记录，结合AI模型进行病情分析与用药推荐；管理员则通过可视化大屏掌握全院运营状态。整个系统实现从挂号到康复的闭环管理，兼顾功能性、安全性与扩展性，为智慧校园医疗提供可复制、可推广的解决方案。
项目实现
1、本项目采用前后端分离的整体架构，前端基于Vue3与Element Plus构建响应式Web界面，并适配移动端；后端依托金蝶云苍穹平台，使用Java语言开发业务逻辑，通过RESTful API与前端交互；AI对话模块集成免费的文心一言大模型，利用自定义提示词工程实现病情分析与健康建议生成。系统数据通过JDBC直连与实体集成方式对接第三方数据库，权限体系按角色（管理员、医生、病人）精细化控制，确保数据的绝对安全。
2、我主要负责前端页面开发、后端接口设计及AI对话功能中表单信息提取与传递模块。几乎完成了所有的核心业务页面（包括预约挂号、药物采购、住院登记等），实现多个API接口，覆盖用户认证、挂号管理、药品申请等业务；在AI模块中，成功将业务当中的结构化表单（如症状描述、既往病史、检查结果等）自动提取并封装为标准JSON格式输入至大模型，使AI能准确提取我想要的关键字并进行处理和结果的返回。
3、开发过程中最大难点在于初期无法有效打通网页表单与AI模型之间的数据链路：前端收集的用户输入为非结构化文本，而AI需要特定字段格式才能精准响应。最初尝试直接拼接字符串效果差，模型常误解意图。解决方案是设计中间数据清洗层，通过正则匹配与关键词抽取将表单内容结构化，并结合提示词模板明确告知模型各字段含义。同时，在后端增加校验与日志追踪机制，确保传输数据完整可靠。该方案最终使AI响应相关性显著提升，最终完成了功能的实现。
2、我主要负责前端页面开发、后端接口设计及AI对话功能中表单信息提取与传递模块。几乎完成了所有的核心业务页面（包括预约挂号、药物采购、住院登记等），实现多个API接口，覆盖用户认证、挂号管理、药品申请等业务；在AI模块中，成功将业务当中的结构化表单（如症状描述、既往病史、检查结果等）自动提取并封装为标准JSON格式输入至大模型，使AI能准确提取我想要的关键字并进行处理和结果的返回。
3、开发过程中最大难点在于初期无法有效打通网页表单与AI模型之间的数据链路：前端收集的用户输入为非结构化文本，而AI需要特定字段格式才能精准响应。最初尝试直接拼接字符串效果差，模型常误解意图。解决方案是设计中间数据清洗层，通过正则匹配与关键词抽取将表单内容结构化，并结合提示词模板明确告知模型各字段含义。同时，在后端增加校验与日志追踪机制，确保传输数据完整可靠。该方案最终使AI响应相关性显著提升，最终完成了功能的实现。
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上医帮
主要用于医生和患者交流的平台，给患者提供咨询服务，结合AI智能体给患者建议，也可以扮演医生的角色。平台采用前后端分离 + 跨端适配架构，以 “医疗场景合规性、交互实时性、跨端一致性” 为核心设计原则，前端基于 Vue2+UniApp 实现多端（微信小程序、App）统一开发，后端通过 WebSocket 保障实时通信，各模块解耦且数据互通，同时严格遵循医疗数据隐私保护规范
主要功能：
1、AI智能体
2、聊天功能
3、朋友圈
4、AI文章
5、销售
6、接单服务、等等
虚拟筛选分子对接-分子对接
构建“爬虫-清洗-对接-落地”全自动化蛋白结构计算管线：1) 定时爬虫并行拉取PDB最新晶体结构与AlphaFold全蛋白质组预测模型，增量更新、MD5校验、断点续传，夜间带宽空闲时段跑满10 Gbps；2) Python层调用PDBFixer、Biopandas与OpenMM，批量去氢原子、去水分子、补全缺失侧链、修复异常二硫键，输出标准PDB或PDBQT，同时生成质量报告（Ramachandran、MolProbity分数）写入MySQL；3) 将净结构与千万级配体库（ChEMBL、ZINC、Mcule）推送至AWS/GCP/阿里云对象存储，触发Serverless函数自动切分任务，Slurm/Kubernetes GPU集群弹性伸缩，调用Vina-GPU、GNINA、DiffDock多引擎并行分子对接，实时回传结合能、RMSD、相互作用指纹；4) 结果经ETL进入数据仓库，BI大屏可视化，对接国家自然基金、重点研发计划及药企合作课题，自动生成英文实验记录、可交付文档与注册申报素材，已在三个科研院所、五个新药发现项目中落地，累计筛选苗头化合物2000+，体外验证命中率提升3.8倍，实现“0-1”科研转化闭环。
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智慧校医院医疗服务系统
1、本项目立足于“十四五”规划对高质量医疗健康服务体系的建设要求，针对当前高校校医院普遍存在的医疗服务保障水平低、预约挂号流程复杂、设施不便利、个性化服务缺失及远程医疗能力薄弱等痛点，旨在打造一个全面、高效、智能化的校医院智慧医疗系统。项目依托金蝶云苍穹平台与AI大模型技术，融合数据可视化、智能识别与远程交互能力，提升校园医疗服务质量与运行效率，切实保障师生健康，助力平安校园建设。
2、系统主要包含Web端与移动端两大应用入口，功能包括预约挂号、医生诊断、药品划价、住院登记、出院结算、药品采购、仓库管理等核心业务。特色功能模块包括基于OCR技术的病历识别、AI智能对话服务、个性化病情分析与健康建议、癌症智能检测（采用DenseNet121与GoogLeNet模型，皮肤癌与肺癌识别准确率分别达98.38%和91.66%），以及多维度数据可视化大屏，支持住院信息、药物库存等实时监控。系统还提供个性首页，集成来院导航、扫码挂号、医保充值、每日健康打卡等便捷服务，满足用户多样化需求。
3、整体业务流程以患者服务为主线，从移动端或Web端发起预约挂号，经签到就诊后进入医生诊断环节，系统自动生成划价单并支持药品申请与住院安排；后台同步完成药品采购与库存管理；所有诊疗数据通过集成方案在多表单间高效流转，并基于角色权限实现安全管控。医生可调阅患者历史记录，结合AI模型进行病情分析与用药推荐；管理员则通过可视化大屏掌握全院运营状态。整个系统实现从挂号到康复的闭环管理，兼顾功能性、安全性与扩展性，为智慧校园医疗提供可复制、可推广的解决方案。
基于眼底医学影像的眼科疾病智能诊断系统
1. 立项背景和目标
立项背景：响应国家“健康中国2030”战略，针对当前基层眼科医疗资源分布不均、专业医生短缺、传统诊断效率低、服务可及性差等痛点，结合AI医学影像技术快速发展的趋势，推动智慧医疗在基层落地。
项目目标：打造一套全面、高效、智能化的眼科疾病智能诊断系统，通过融合边缘计算与云端协同架构，实现对多种眼底疾病的快速筛查、精准识别与辅助诊断，降低基层诊疗门槛，提升眼病早筛早治能力。
2. 软件功能与核心功能模块介绍
系统采用 Web端 + 微信小程序 + 设备端 + 可视化大屏 的多端协同架构，主要功能包括：
智能眼疾检测
基于 EfficientNet-B3 多标签分类模型，支持对 8类眼疾（糖尿病视网膜病变、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性、高血压性视网膜病变、病理性近视等）进行高精度识别，召回率达 96.49%。
异常图像检测
引入 AutoEncoder 模型，专门处理“其他/异常”类别样本，解决非标准眼底图像的误判问题。
移动端智能问诊（微信小程序）
用户可上传眼底图像，系统实时返回疾病风险预测、概率分布及健康建议；集成 AI 医疗问答助手，提供科学用眼指导。
病例报告生成
自动根据检测结果生成结构化病例报告单，便于医生快速审阅与决策。
数据监控与可视化大屏
实时展示检测量、阳性率、病灶分布热力图、用户年龄结构等核心指标，支持医院管理与公卫分析。
本地离线诊断能力
轻量化模型部署于树莓派4B设备，配合自适应亮度增强算法（对比度提升40%），可在无网络环境下完成图像采集与AI分析，响应时间 ≤5秒。
3. 业务流程与功能路径描述
整个系统的典型用户操作路径如下：
图像采集
用户通过树莓派+摄像头设备拍摄眼底图像（支持偏振光成像与暗光增强）
图像自动上传至本地设备或云端服务器
AI智能分析
系统调用双模AI引擎：EfficientNet-B3 模型进行8类眼疾多标签分类、AutoEncoder 模型判断 是否为异常/无效图像并输出各病种预测概率与风险等级
结果呈现与交互
微信小程序/Web端展示：
疾病检测结果（如“重度糖尿病视网膜病变，建议立即就医”）
可视化病灶定位（若支持）
个性化护眼建议（控制用眼时间、饮食等）
用户可查看历史记录、生成PDF报告
医生/管理员侧
后台管理界面支持：
病例审核、数据统计
模型性能监控（准确率、召回率）
可视化大屏实时展示区域眼病流行趋势
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