程序聚合 软件案例 互联网医院

互联网医院

2026-08-03 16:34:47
行业:医疗健康、人工智能
载体:小程序、网站
技术:Java、UniApp

业务和功能介绍

互联网医院平台是一套覆盖患者端、医生端、药师端、管理端四端协同的在线诊疗系统,融合AI智能体能力,实现从挂号预约到药品配送的全流程业务闭环,打造线上复诊一体化智能诊疗服务。
患者端提供挂号就诊、预问诊、问诊会话、缴费支付、药品配送等核心功能。患者挂号时,智能分诊Agent根据主诉症状自动推荐科室与医生,降低患者选择门槛;预问诊阶段,AI辅助引导患者结构化填写病情,提升问卷质量。问诊会话支持文字、语音、图片多模态沟通,患者可实时查看处方、检查单及病历,支持诊间多渠道缴费与药品配送或院内自提。
医生端涵盖排班管理、接诊会话、电子病历、处方管理、检查检验、患者360视图及医保监管等模块。接诊后,辅助诊断Agent基于患者主诉、病史及检查报告提供诊断建议与鉴别提示,辅助医生快速判断;检查单解读预处理Agent自动解析检验报告,标记异常指标并生成结构化摘要,减少医生阅读成本。处方开立时,合理审方Agent实时校验配伍禁忌、药物相互作用、特殊人群禁忌及超剂量风险,按风险等级分级拦截,保障用药安全。医保监管模块支持事前调阅与开方过程中的规则实时校验。
药师端负责处方人工审核,与AI审方形成人机协同双重保障,覆盖处方合法性、用药适宜性及安全性审核。管理端提供会话管理、订单管理、配送单管理、评价管理及对话记录查看,实现全流程运营监控。问诊结束后,随访机器人Agent根据诊断结论自动生成个性化随访计划,定时推送复诊提醒与健康指导,形成诊后延续性管理闭环。
四端通过处方状态流转与会话状态流转串联,AI智能体贯穿分诊、问诊、诊断、审方、随访全链路,构建从诊前到诊后的智能化诊疗服务闭环。

项目实现

本项目我负责互联网医院四端核心业务的设计与开发,主导患者端、医生端、药师端、管理端的全流程落地。患者端完成挂号预约、预问诊问卷、问诊会话、在线缴费、药品配送等模块;医生端实现排班管理、接诊问诊、电子病历、西药/中药处方、合理用药审核、检查检验开立及患者360视图;药师端实现处方审核与驳回流程;管理端实现会话、订单、配送、评价及对话记录管理,最终通过处方与会话状态流转打通四端,构建完整业务闭环。
开发过程中遇到几个核心难点。一是处方状态流转复杂,涉及草稿、合理用药审核、药师审核、缴费、配药、配送等多状态分支,我通过设计统一状态机模型,明确各状态前置条件与流转规则,确保四端状态一致。二是合理用药审核规则繁多,配伍禁忌、药物相互作用、特殊人群禁忌等校验逻辑复杂,我采用分级拦截策略,按风险等级分为提示、警告、8级拦截三级处置,兼顾安全性与医生开方效率。三是问诊会话实时性要求高,医患需支持文字、语音、图片多模态通信,我基于WebSocket实现双向实时通信,并设计消息队列保障消息有序送达与离线补偿。四是四端数据一致性,我通过分布式事务与补偿机制,确保挂号、缴费、处方、配送等跨端操作的数据最终一致。

示例图片视频


罐头会过期
30天前活跃
方向: 后端-Python、前端-Web前端、
交付率:100.00%
相似推荐
情绪检测
本工具基于 Python 开发,通过人脸识别与情感分析算法,精准识别用户面部情绪状态,实现高效的情绪检测能力。该工具应用场景广泛:在心理咨询领域,可辅助咨询师洞察来访者的真实情绪变化,提升沟通与干预效果;在校园安防方面,可实时监测学生情绪波动,及时发现异常状态并预警,守护校园安全。系统采用轻量化架构,运行高效、部署灵活,便于集成到现有业务平台中,为心理健康关怀与安全防护提供智能化、数据化的有力支撑。
基于神经网络的游戏动画系统
MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统,旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然,以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心,结合游戏引擎的角色运动系统,实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括: 动画数据采集与处理: 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息,完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练: 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能,支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成: 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件,生成连续骨骼动作,研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束: 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景,支持参考姿态引导及关键帧约束,改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证: 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力,支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比: 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标,对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设,为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。
基于 n8n 的社区团购订单自动归集与对账系统 - 飞书多维表格
立项背景和目标: 社区团购商家通常同时运营多个小区的团购业务,订单分散在各处, 每天需要人工汇总到表格、再逐个小区生成对账单。三个小区的情况下, 人工处理约需 1.5-2 小时/天,且极易出现漏单、金额对不上。 目标是让这套流程全自动跑:订单自动归集 → 自动生成分小区对账单 → 异常自动告警,把每天 2 小时的人工压到 0。 软件功能、核心功能模块: 1. 定时触发模块:每天固定时间自动启动,无需人工干预 2. 多源数据读取:对接飞书多维表格开放 API,分页拉取三个小区的订单表 3. 数据清洗与合并:统一字段口径,合并去重,处理缺失值 4. 分类汇总:按小区维度聚合,计算应收、已付、差额 5. 异常检测:金额不一致、状态异常、重复订单自动标记 6. 结果写回:汇总结果写回多维表格,供商家和团长直接查看 7. 失败告警:任一步骤失败自动重试 3 次,仍失败则推送群告警 业务流程、功能路径: 每天 20:00 定时触发 → 读取运行参数 → 换取 tenant_access_token → 逐小区分页读取订单 → 展开为明细行 → 批量写入汇总表 → 生成分小区对账单 → 判断是否启用对账推送 → 异常则发群告警
多端AI问答系统(SSE流式输出)
立项背景:随着大语言模型的普及,传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统,支持多端接入,提供流畅的流式对话体验。 核心功能:支持 SSE 全链路流式对话(包含start/content/reasoning/done/error五类事件);多会话管理(新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除);Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志,以及四维 IP 限流。 业务流程:前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。
基于RAG的多租户AI客服SaaS-wali-ai
立项背景和目标: 小微企业客服人力有限、游戏规则分散、夜间无人值守, 重复咨询淹没客服; 通用大模型不了解业务规则, 会张冠李戴甚至编造规则和价格. wali-ai的目标是让运营者用自己的知识库, 7x24自动回答玩家问题, 答不上来就兜底或转人工, 以及记录,绝不编造. 软件功能与核心模块: 多租户SaaS控制面(注册即获默认租户与工作空间、两级角色权限、按套餐的对话条数/知识库数量/容量/席位/Token额度五维配额); 知识库管理(文件导入, 切片可视化编辑与检索测试); 自研RAG引擎(向量+关键词混合检索、RRF融合、Rerank重排、置信度评估); Agent编排(意图判断、会话上下文、人设提示词、闲聊/固定兜底双模式); 多渠道接入(游戏内Lua桥接、QQ群NapCat、网页悬浮球SDK、开放API); 会话管理与人工接管; 未回答问题沉淀反哺知识库; 运营统计与全量审计. 业务流程: 注册登录->创建游戏服与机器人->建知识库导入文档->自动切分并向量化索引->配置渠道->玩家在游戏内/QQ群/网页提问->统一网关验签、幂等、路由->Agent意图判断->RAG混合检索->大模型生成带来源引用的回答->写回会话、用量与审计->低置信度时兜底或转人工, 管理员在管理端查看会话、反馈、用量与配额.
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服