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面向医疗机构，提供医生线上实时会诊、病例研讨等线上协作能力。支持多路摄像头、采集卡媒体流接入，可完成音视频硬件检测切换；具备屏幕共享、画笔激光笔多端同步绘制、录屏截图本地存储；支持参会人邀请、视频窗口管理、会议销毁整套业务流程，依靠长连接保障多终端指令同步，支撑多医生线上诊疗业务开展。

慢病管理系统，为应对国家慢性病管理需求进行开发。符合慢病管理中心标准，主要模块有患者档案，即时通讯，随访，宣教，病种管理，风险人群识别，健康任务，健康方案，患者的诊疗记录，诊断记录，检验记录，检查记录等诊疗数据，OCR识别，语音识别。

医保公共服务系统是面向北京市参保人员的政务服务平台，提供医保参保信息查询、医保报销进度跟踪、定点医院/药店查询、医保政策公示、在线业务办理等功能，服务全市数千万参保用户，日均访问量高，对系统稳定性和响应速度要求极高。

一、立项背景与目标：医院耗材种类多、流转频繁，传统人工台账易出错、库存不透明、效期难追溯。本系统旨在实现医疗耗材从采购、入库、出库到库存预警的全流程数字化管理，提升物资周转效率与监管合规性。 二、核心功能模块：系统包含首页仪表盘（指标卡片+出入库趋势图+预警列表）、耗材与分类管理、供应商管理、采购申请与审批、入库管理、出库管理、库存查询与出入库流水、库存预警（库存不足/库存过多/近效期）、报表统计（出入库汇总、科室领用统计、耗材消耗TOP10、支持导出Excel）、系统设置（用户/科室/角色管理）等模块，并按角色分级授权（系统管理员/仓库管理员/科室人员）。 三、业务流程与功能路径：科室提交采购申请→管理员审批通过后一键生成入库单→入库审核自动增加库存并登记批次与有效期→科室领用出库时按先进先出（FIFO）扣减批次库存→系统实时核算库存并自动触发低库存与近效期预警→报表模块汇总出入库与科室领用数据供决策分析。全流程单据编号可追溯，库存变动逐笔留痕，账实一致。

1、立项背景和目标：医院及居家陪护场景中，护工派单依赖电话微信、费用结算靠手工台账，效率低且易出错。本项目旨在搭建一套护工陪护管理平台，实现订单、派单、结算、提现全流程线上化。 2、核心功能：包含数据看板、护工管理（入驻审核/技能标签）、派单工作台（手动指派/改派）、订单管理（创建/派单/完成/退款）、结算单（按订单自动拆分平台服务费与护工收入）、提现审核（可提现余额校验/打款）以及操作日志、系统配置等模块。 3、技术与成果：前端采用 Vue3 + Element Plus + Pinia，后端采用 ASP.NET Core 8 WebAPI + FreeSql + SQL Server，JWT 鉴权；以订单状态机驱动"派单→完成→结算→提现"资金链路，并通过余额校验杜绝超额提现，显著提升运营与对账效率。

负责官方门户网站整体开发，基于Vue+HTML+CSS实现响应式布局，优化页面加载速度与交互体验 对接后端接口完成数据展示、信息查询、公告发布、资料下载等核心功能，保证数据实时同步与准确性 参与接口文档编写、联调测试与bug修复，保障门户系统稳定上线与正常使用 优化页面结构与样式，提升用户体验，满足医院对外宣传与业务展示需求

《保卫夏娃》是一部融合中医五行文化与AI制作流程的国风动画。 作品将人体五脏（肝木、心火、脾土、肺金、肾水）拟人化为五位性格鲜明的将军，围绕“主人夏娃”展开系列故事。独立策划剧本、角色关系与成长线，跑通“美术设定→豆包AI视频生成→剪映后期特效与音效合成”全流程。 核心功能与特色包括： 中医文化科普：将五脏功能与五行理论融入剧情，让观众在观看中了解中医基础知识。 AI视觉全流程制作：使用豆包进行图生视频，结合剪映完成关键帧、蒙版、变速、特效合成，实现低成本、高质量的动画产出。 互动答题闭环：视频结尾及评论区设置中医知识题目，形成“看动画→学知识→答题互动”的游戏化体验，提升观众参与感与复看率。 系列化内容延展：已在B站首发，具备持续更新与IP衍生潜力，适用于健康科普、品牌文化宣传等场景。 🔗 观看地址： https://b23.tv/pKEQSF8 (注：如果平台不允许贴外链，请直接复制此链接到浏览器打开。)

本系统是一款基于大模型的中医AI体质辨识与调理web应用。 用户无需下载App，直接在浏览器中上传舌苔照片、体检报告，并用文字描述症状。系统通过多模态输入和RAG双库机制（用户记忆库+中医古籍知识库），结合Prompt Engineering，输出个性化的体质诊断与调理方案。 核心功能包括： 1. 多模态智能诊断：图文结合，精准分析用户当下体质状态。 2. 个性化SOP自动生成：系统会根据不同用户类型，自动设计并生成专属的个性化SOP跟踪方案。利用记忆库实现持续跟踪与自动反馈，科学贴合个体，有效提升调理依从性。 3. 结构化个性化方案输出：基于用户的体质和类型，给出个性化的饮食、作息、运动等具体建议，有效降低大模型幻觉。 4. 低门槛即开即用：全程无需代码干预，用户直接浏览器访问，适用于中医馆引流、健康管理及个人体质自测等场景。 🔗 在线体验地址： https://sulv.netlify.app/

立项目标为搭建一套轻量化企业后台，用于业务数据录入、查询、统计与权限管控。系统包含用户权限管理、数据表格、表单提交、图表可视化、文件导出等核心模块。业务流程：管理员登录后分配角色权限，业务人员录入数据，系统自动汇总并生成统计图表，支持在线预览与 Excel 导出，满足企业日常运营的数据管理需求。

1、HIS系统（医院信息系统）临床部分（门诊、住院、产科、儿保科、电子病历等专科业务系统）的全栈开发； 2、客户需求理解能力强，行业业务知识理解和学习能力强。能结合行业宏观背景理解产品业务需求，并正确转化为产品开发过程中的具体实现。

这个项目起因是我自己查资料时的麻烦。默沙东手册内容很全，但得用对关键词才搜得到，我用大白话问经常搜不出来；直接丢给大模型问，它又会编剂量和诊断结论，医疗场景这样肯定不行。所以想做一个先查资料、再回答的东西，答案尽量有原文撑着。 功能上主要几块。检索是核心，走了 BM25 加语义两条路，因为医学里药名、缩写、数值区间这类内容必须精确匹配，纯向量检索容易漏。多轮对话做了持久化，历史存在 SQLite 里，服务重启不丢；像"那饮食上呢"这种省略式追问，会先结合上文补成完整问题再去检索。前端是流式输出，边生成边显示，答完给几条相关追问。再往后发现光能查还不够：用户问一句，系统就只按这一句去查，查什么、查几次都是写死的。所以又加了一层 Agent，把决定权交给模型自己——什么时候检索、要不要读全文、信息不够时先反问用户，一共给了它 8 个工具，除了检索和读全文，还能查天气、拿定位、记住用户的病史和用药。顺手加了识图，化验单或者检查报告拍下来传上去，会自动把指标读出来，生成一份带风险等级和就诊建议的评估报告。另外把能力封成了一套 MCP 服务，其他 AI 客户端可以直接调用。 流程是：用户提问 → 判意图（医疗咨询、急症、闲聊分开处理）→ 取会话历史 → 追问改写 → 双通道检索 → 排序过滤 → 大模型生成 → 流式返回 → 结果落库缓存。这是流水线的走法；接上 Agent 之后，中间的检索改由模型按需触发，其余环节不变。 知识库这块单独做了处理。爬下来的文档要先清洗，归一化全半角、去掉引用标记和爬虫造成的重复行；分块按段落切，小标题并进正文，相邻片段之间保留约 60 字的上下文重叠，避免一句话正好被切在边界上，检索时缺了上文。

立项背景：患者不知道挂哪个科室，科普问答答不准；医院想让 AI 帮忙分诊，又怕它乱给建议。 核心功能：患者输入症状，系统推荐挂哪个科并说明理由；支持多轮追问；支持医学知识问答，回答带出处；AI 只给建议，不替代医生诊断，查不到会说“不确定”。 业务流程：患者描述症状 → 系统检索知识库 → 推荐科室并说明理由 → 患者补充症状 → 系统重新判断 → 回答带引用来源，可追溯到原始文档。

本项目为面向体检机构的 通用体检管理系统 4.0，覆盖从登记、导检排队、分科检查、检验 LIS / 影像 PACS 结果回传，到总检、报告生成与打印领取的全流程。立项目标是替代分散的手工录入与纸质流转，实现 一人一档、项目可配置、结果可溯源、总检可终审。 核心模块包括：体检登记与套餐/项目管理（TJ_Regist、TJBase_Item 等）、科室工作台与结果录入（登记项目、明细、小结）、自动诊断（AutoDiagHelper：检验区间、PACS 关键字、组合规则写入 TJ_RegistItemDiag）、总检报告（RegistZJController：阳性汇总、诊断建议、hiprint 模板打印与 PDF 上传）、报告列表与领取、团检计划、电子签章（君子签数据签 + 报告签名图替换）、以及与外部 LIS/PACS 定时同步（QuartzTask）的接口能力。 典型业务路径：客户登记签到 → 各科室完成检查并提交 → 异常指标与自动诊断沉淀 → 总检医生在总检页审核、增补诊断并生成报告 → 报告列表打印/领取；团检场景支持按计划、组别批量管理。系统通过数据字典（如 PACS 类型 pacsleixing）和可配置打印模板，适配不同医院科室与报告样式。

心内科门诊胸痛是高危急诊场景，急性冠脉综合征、主动脉夹层、肺栓塞等疾病致死风险高；门诊医生接诊时需要快速整合患者 HIS 病历、生命体征、既往史，同步完成主诉解析、危险线索识别、鉴别诊断、查体提醒，信息量大、决策时间紧张，容易遗漏关键问诊要点与鉴别方向。 **Med Agent** 是面向医院心内科门诊的 AI 辅助问诊协同工作台，基于多智能体（Agent）架构，辅助临床医生完成胸痛类高危患者的接诊全流程。系统**不替代医生诊断**，仅做信息汇总、线索识别、鉴别推理、问诊提示，所有医学结论必须由医生复核确认，保障医疗安全。

一、项目定位 基于**多 Agent 架构 + 知识图谱 + RAG** 的中医体质辨识与个性化养生推荐平台。以王琦九种体质学说为理论基础，通过 72 题标准化量表与自然语言问诊双通道完成体质辨识，结合 Neo4j 知识图谱（1500+ 节点）输出可追溯的个性化调理方案。 二、解决的核心问题 辨识门槛高：72 题标准化量表 + 规则引擎自动评分，覆盖九种体质 AI 幻觉严重：置信度门控（<0.6 拒答反问）+ 方案实体锚定知识图谱，幻觉率从 38% 降至 6% 问卷与 AI 结论矛盾：问卷结果作为**单一权威体质来源**，seed 模式锁定体质、跳过 LLM 推理，彻底避免口径漂移 推荐千篇一律：RAG 相似案例召回 + Follow-up 追问（过敏史 / 用药 / 作息）双向回填，方案随用户画像动态调整 故障即不可用：五级容错降级链，任一环节故障仍可输出基础推荐 三、两条核心业务路径 路径 A — 问卷测评（高置信度）： 注册登录 → 填写 72 题 → 规则引擎评分 → 生成体质报告（主体质 + 兼夹 + 分数 + 判定依据）→ 自动 seed Agent 会话 → 结果页展示方案 + 内嵌迷你问诊 路径 B — 自然语言问诊（灵活）： 用户描述症状 → SymptomAgent 提取结构化症状 / 舌象 / 脉象 → ConstitutionAgent（RAG + CoT 推理 + 置信度校准）→ MasterAgent 仲裁（<0.6 反问澄清）→ PlanAgent 调用图谱生成方案 → 实体锚定校验 双向闭环：问诊中追问到的个性化信息写回数据库，下次测评一并读入，持续积累用户画像。

蛮牛健康隶属万达信息子公司，我们依托AI及大数据分析、基于微服务架构、自动化容器部署，搭建了一个全生命周期、全流程的健康管理服务平台。该平台主要包含六层架构：健康筛查、健康计划、医疗服务、健康商城、生活检测、金融保险。通过六层架构，我们为用户提供了科学、高效、精准的健康服务。

健康数据智能监管云平台： 1、整合7类健康监测设备的数据库，构建中心库，实现数据的抽取、清洗、转化等 2、基于doris构建数据仓库，针对健康数据进行市场分析、会员画像，产品推荐等 3、构建数据治理子系统，用于数据结构设计、规范、集成ETL、数据同步、定时任务等等 4、构建标签子系统，建立标签引擎，梳理标签规则，完成数据标签化、用户健康标签等等 5、构建数据中台系统，用于呈现数据分析与挖掘的图文和报表

项目简介：国内主流的医疗信息系统，服务于多家大型医院，管理核心 的门诊、住院、电子病历等业务流程。从病人门诊填写门诊信息，病情描述、医生诊断、开药或者对于手术需要住院病人的入院信息、专家会诊、手术过程、手术小结、出院通知等一系列纸质资料的电子化 o 使用的技术栈：Servlet, 原生 JDBC,JSP , jQuery, Oracle

肾病问题成为当代新常见病，但是按照以往程序，病患与医生的沟通、病患症状监控，病患每日饮食等相关内容需要大量人工录入，且无统一信息平台归档，一站式服务端可以完成信息归档、医患交流、病情监控等功能。

立项背景：医保定点机构数据分散在各地政务平台，查询页面为动态渲染且分页较深，人工整理效率低、易漏录，无法满足行业分析对数据完整性及准确性的要求。 功能目标：构建覆盖多省份政务站点的定点医疗机构自动采集系统，实现机构名称、医保区划、机构等级、信用代码、地址等核心字段的批量结构化落库。 核心模块：①调度模块：配置驱动的任务分发与页码范围控制；②采集模块：浏览器渲染结合接口截获的双通道取数；③清洗模块：字段对齐、去重、空值统计；④导出模块：Excel/CSV/TXT 多格式输出并附数据校验报告。 业务流程：用户配置目标站点与字段 → 系统自动翻页采集 → 双数据源交叉校验合并 → 异常增量补抓 → 输出成果与质量报告，全流程无需人工干预。