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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采用 免费内容 + 会员订阅 的模式。用户可以免费使用部分白噪音和基础冥想内容，订阅会员后解锁全部冥想课程、原创助眠故事、高级混音功能等。
（核心功能介绍）
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6. 整体采用深色专业主题，布局规整清晰，适用于数据汇报、运营监控等场景。
7. 各个图表配置了合适的动态展示效果(演示地址：http://47.101.153.3:9007)
基于深度学习健康管理系统
① 慢性病风险预测： 基于用户健康数据，使用神经网络模型预测未来患糖尿病、高血压等慢性病的风险。
② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。
③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。
① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。
② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。
③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。
④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。
① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。
② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。
③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。
④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。
① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。
② 自适应运动计划： 根据用户体能和目标生成并动态调整运动计划。
③ 健康习惯追踪与提醒： 提供服药、饮水、久坐等智能提醒功能。
④ 睡眠改善方案： 针对睡眠问题，提供个性化的改善建议。
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背景：跟医院合作租赁或售卖医疗设备，主要面向全瘫或半瘫老年人，辅助治疗同时收集老人的医疗数据
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