G端跨部门数据融合与AI风险预警平台-严重精神障碍患者肇事肇祸风险分析及预警平台
2026-10-20 10:37:28
行业：人工智能、政务服务
载体：算法模型、框架或代码包
技术：Java、Vue、PostgreSQL、Axure RP
业务和功能介绍
【立项背景与目标】严重精神障碍患者服务管理是基层社会治理的重点难点：卫健、公安、政法委条线数据分散在各部门，风险发现靠人工排查和层层上报，普遍存在"发现晚、评估粗、处置虚"三大问题。本平台由政法委牵头建设，打通卫健（在管患者、随访记录）、公安（涉患警情、肇事肇祸史）等多源数据，目标是把患者服务管理从"事后处置"转向"事前预警、分级管控"，为特殊人群风险治理提供数字化抓手。
【核心功能】1、多源数据接入与治理：跨部门异构数据交换、清洗、比对，按"一人一档"归集患者全量信息；2、风险智能识别：围绕肇事肇祸风险构建14类核心风险行为识别体系，自动从随访记录、警情描述等文本数据中识别风险信号；3、量化评估模型：结合患者标签体系与赋分模型，输出高、中、低三级风险评定，评定规则可配置、结果可解释；4、预警与分级处置：风险异动自动生成预警，按等级推送属地责任部门，处置、反馈、销号全流程闭环留痕；5、态势研判大屏：区域风险总量、等级分布、处置时效一屏总览，支撑决策。
【业务流程】数据归集→智能识别风险行为→量化赋分定级→预警分级推送→属地核查处置→反馈销号评估，形成"发现—评估—处置—反馈"完整闭环。
【核心功能】1、多源数据接入与治理：跨部门异构数据交换、清洗、比对，按"一人一档"归集患者全量信息；2、风险智能识别：围绕肇事肇祸风险构建14类核心风险行为识别体系，自动从随访记录、警情描述等文本数据中识别风险信号；3、量化评估模型：结合患者标签体系与赋分模型，输出高、中、低三级风险评定，评定规则可配置、结果可解释；4、预警与分级处置：风险异动自动生成预警，按等级推送属地责任部门，处置、反馈、销号全流程闭环留痕；5、态势研判大屏：区域风险总量、等级分布、处置时效一屏总览，支撑决策。
【业务流程】数据归集→智能识别风险行为→量化赋分定级→预警分级推送→属地核查处置→反馈销号评估，形成"发现—评估—处置—反馈"完整闭环。
项目实现
【整体架构】平台采用四层架构：数据接入层负责与卫健、公安等部门业务库做数据交换，适配不同库表标准；数据治理层完成数据清洗与身份主键比对归一，构建"一人一档"主数据；智能分析层承载核心能力——14类风险行为识别规则引擎＋大模型辅助识别＋赋分评定模型；业务应用层面向政法委、公安、卫健用户提供预警处置、档案管理、研判大屏等应用。
【我的贡献】本人担任需求负责人，主导业务建模与产品设计：1、设计14类核心风险行为指标体系及判定口径，与公安、卫健业务专家逐条校准；2、设计高、中、低三级风险评定规则、患者标签体系与赋分模型，保证评定结果可解释、基层可执行；3、设计预警推送与分级处置流程，明确各级责任主体和处置时限；4、基于真实业务场景开展提示词工程，通过场景拆解、少样本示例与评测集多轮迭代，优化大模型对风险行为的识别准确率。平台在黄石市试点落地，是湖北省政法委首个应用大模型/智能体的特殊人群风险治理平台，相关经验在黄石公安系统宣讲推广。
【难点与解决】1、跨部门数据标准不一、患者数据高度敏感：坚持"最小必要"原则做字段级映射，敏感字段脱敏后交换，方案经多部门联合评审确认；2、大模型对专业风险行为识别初期准确率不理想：把笼统的"风险识别"拆成14类具体场景，逐类编写提示词模板并配套标注样例，建立评测集持续迭代；3、评定规则"技术侧认为合理、基层不认账"：邀请属地民警和精防医生参与规则评审，把赋分口径翻译成基层能理解和执行的判断条件。
【我的贡献】本人担任需求负责人，主导业务建模与产品设计：1、设计14类核心风险行为指标体系及判定口径，与公安、卫健业务专家逐条校准；2、设计高、中、低三级风险评定规则、患者标签体系与赋分模型，保证评定结果可解释、基层可执行；3、设计预警推送与分级处置流程，明确各级责任主体和处置时限；4、基于真实业务场景开展提示词工程，通过场景拆解、少样本示例与评测集多轮迭代，优化大模型对风险行为的识别准确率。平台在黄石市试点落地，是湖北省政法委首个应用大模型/智能体的特殊人群风险治理平台，相关经验在黄石公安系统宣讲推广。
【难点与解决】1、跨部门数据标准不一、患者数据高度敏感：坚持"最小必要"原则做字段级映射，敏感字段脱敏后交换，方案经多部门联合评审确认；2、大模型对专业风险行为识别初期准确率不理想：把笼统的"风险识别"拆成14类具体场景，逐类编写提示词模板并配套标注样例，建立评测集持续迭代；3、评定规则"技术侧认为合理、基层不认账"：邀请属地民警和精防医生参与规则评审，把赋分口径翻译成基层能理解和执行的判断条件。
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业务和功能介绍
一、立项背景和目标
面向独居老人居家安全监护需求，本项目建设“守望·独居老人智能监护”系统，由 ESP32-S3 边缘采集终端与局域网上位机协同工作。目标是实时掌握老人生命体征与居家环境风险，支持语音控制家电与降噪，并在跌倒、气体异常、火焰、心率偏离及到点吃药等场景及时告警提醒，降低家属与社区护理人员的巡查压力，提升独居场景下的响应时效与照护质量。
二、软件功能与核心模块
健康监测：MAX30102 红外接触式心率检测，手指在位后输出 BPM，异常可持续告警。
环境安全：GY-SHT31 温湿度、TVOC-301 气体（CO₂/VOC/甲醛）、火焰传感器联动监测。
跌倒预警：MPU6500 加速度识别“失重—冲击”过程，触发板端蜂鸣与网页横幅。
语音与家电：板载麦克风采集，上位机离线语音识别，支持打开/关闭空调、开灯/关灯、打开/关闭降噪。
吃药提醒：可配置每日多时段提醒，到点蜂鸣；说“吃药了”或网页确认后关闭。
AI 研判与报告：可选接入 DeepSeek，生成实时建议及日报/周报，供家属查阅。
上位机看板：局域网 Web 页面展示设备在线状态、遥测曲线、告警时间线与控制按钮；支持打包为免安装 exe 分发。
三、业务流程与功能路径
板端上电接入 2.4G WiFi，按配置连接上位机 IP；传感器周期采样，经 UDP 上报遥测，命令经 UDP 下发。语音口令由板端截取音频上传上位机识别后回传指令，控制继电器与降噪开关；跌倒、火焰、气体、心率等告警在本地蜂鸣的同时推送网页；吃药提醒由上位机按时刻触发并驱动蜂鸣，确认后停止。家属通过浏览器查看总览、环境、跌倒、语音家电、告警中心与 AI 报告，形成“感知—告警—处置—复盘”的完整监护路径。
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