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# 人工智能服务 模块规划
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## 1. 模块定位
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人工智能服务平台是以**国产大模型（DeepSeek等）为基础**的医养专项AI能力集群，通过对医疗多模态数据的预训练和垂直微调，为医养平台各业务系统提供智能推荐、医疗审核辅助、知识检索、辅诊统计分析等标准化AI能力。
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本系统不面向终端用户，而是作为**AI能力中间层**，通过API向其他业务模块（居家养老、医养商城、慢性病管理、全生命周期监测等）提供AI服务支撑。
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## 2. 建设目标
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1. 构建基于大模型的临床决策辅助系统（智能推荐+辅诊+医疗审核）
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2. 构建医养知识检索系统（疾病/药物/诊疗方案多维度知识库）
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3. 构建区域辅诊监测分析系统（机构级/区域级辅诊效果评估）
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4. 提供大模型能力的安全、标准化API输出
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5. 建立AI模型的全生命周期管理（训练→测试→部署→监控→迭代）
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## 3. 核心功能范围
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### 3.1 一级模块
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- 智能推荐
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- 医疗审核
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- 知识检索
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- 区域辅诊监测分析
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- 大模型管理平台
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### 3.2 二级功能清单
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**智能推荐（11项）**：
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- 关联症状问诊推荐
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- 进一步问诊推荐
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- 疑似诊断推荐
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- 特殊疾病处置建议
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- 误诊提醒
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- 漏诊提醒
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- 危急重症提醒
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- 检查检验推荐
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- 用药推荐
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- 操作治疗推荐
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- 手术推荐
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**医疗审核（4项）**：
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- 检查合理性审核
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- 检验合理性审核
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- 操作治疗合理性审核
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- 手术合理性审核
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**知识检索（17项）**：
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- 关键字/疾病/药物/临床路径/指南/病历/检验/检查/症状/手术/操作治疗/量表/健教知识/文献/法律法规目录检索
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- 知识收藏
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- 知识库维护
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**区域辅诊监测（7项）**：
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- 辅诊查询（机构/区域）
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- 审核查询
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- 风险查询
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- 辅诊统计
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- 审核总体统计
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- 检查检验审核统计
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- 手术操作审核统计
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- 诊断质控统计
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### 3.3 核心架构说明
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| 层次 | 内容 |
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| --------------- | ----------------------------------------- |
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| 大模型基座 | DeepSeek等国产大模型，通用理解和生成能力 |
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| 垂直预训练 | 医疗文献、临床指南、中医古籍、药品说明书 |
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| 场景微调（SFT） | 辅诊任务、用药推荐、护理方案等场景数据 |
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| AI应用层 | 各业务场景调用的标准化API接口 |
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| 监控运维层 | 模型性能监控、Hallucination检测、版本管理 |
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## 4. 与现有 mall 的关系
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**契合度：D（不适配）**
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mall 是通用电商平台，不具备任何医疗AI能力：
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| 能力需求 | mall 现状 | 结论 |
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| -------------------- | --------- | ----------------------- |
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| 大模型部署与微调 | 无 | 须独立建设（需GPU算力） |
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| 医疗知识库与向量检索 | 无 | 须独立建设 |
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| 辅诊推荐算法 | 无 | 须独立建设 |
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| 医疗合规审核规则 | 无 | 须独立建设 |
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| 区域AI监测分析 | 无 | 须独立建设 |
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mall 是通用电商平台，不具备任何AI训练和推理能力，强行堆入会导致架构崩溃（GPU算力需求与电商系统运行需求完全不同）。
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## 5. 规划判断
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**独立系统建设（AI平台，高专业性）**
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- AI推理服务：Python FastAPI（GPU服务器部署）
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- 知识库检索：Elasticsearch + 向量数据库（Milvus/Qdrant）
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- 管理界面：Vue3 Web（模型管理、知识库维护）
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- 算力：GPU服务器（推荐A100/H100）或云GPU（阿里云/腾讯云GPU实例）
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- 大模型：DeepSeek-R1 或 DeepSeek-V3（中文医疗能力强的国产模型）
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## 6. 需新增业务能力
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1. **医疗知识图谱构建**：疾病-症状-药物-检查-治疗方案关联关系网络
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2. **向量化医学文档库**：临床指南/诊疗规范文档向量化存储，支持语义检索
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3. **大模型微调管道**：LoRA/QLoRA微调流程，支持定期增量训练
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4. **推理API服务**：各AI能力（辅诊/推荐/检索）的标准化REST API
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5. **Hallucination防护**：医疗AI回答的置信度评分和人工审核机制
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6. **模型版本管理**：多版本模型对比测试，灰度发布
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## 7. 需新增数据模型（AI平台侧）
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| 模型 | 关键字段 |
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| ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `ai_model_registry` | id, name, version, base_model, fine_tune_type, deploy_status, accuracy_metrics(JSONB) |
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| `knowledge_doc` | id, category, title, content, vector_embedding(vector), source, updated_at |
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| `ai_inference_log` | id, api_endpoint, request_hash, response_hash, latency_ms, model_version, created_at |
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| `ai_audit_record` | id, inference_id, reviewer_id, review_result, issues, created_at |
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| `disease_knowledge` | id, icd_code, disease_name, symptoms(array), treatments(JSONB), drugs(array), source_guideline |
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## 8. 需新增技术栈 / 第三方能力 / 中间件
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| 类别 | 技术选型 | 用途 |
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| ------------ | ---------------------------------------- | ------------------ |
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| 大模型 | DeepSeek-R1/V3（本地部署）或DeepSeek API | 核心推理能力 |
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| 向量数据库 | Milvus / Qdrant | 知识库语义检索 |
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| 全文检索 | Elasticsearch | 知识文档全文检索 |
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| 模型服务框架 | vLLM / TGI | 大模型高效推理服务 |
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| 训练框架 | LLaMA-Factory / Axolotl（LoRA微调） | 垂直领域微调 |
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| GPU算力 | 本地A100/H100 或 云GPU（阿里云/腾讯云） | 模型推理与训练 |
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| 监控 | Arize AI / 自研 | 模型性能与幻觉监控 |
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## 9. 外部系统对接关系
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| 对接方（调用方） | AI能力需求 |
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| -------------------- | ---------------------------- |
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| 慢性病管理（20） | 辅诊推荐、用药建议 |
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| 医养商城（19） | 健康档案驱动的个性化商品推荐 |
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| 全生命周期监测（23） | 异常行为识别、健康趋势预测 |
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| 居家养老管理（10） | 服务方案AI推荐 |
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| 运营管理（24） | 智能报告生成 |
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| 数据中台（26） | 健康画像与风险预测模型 |
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## 10. 风险与边界
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| 风险 | 说明 | 应对 |
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| --------------------------- | -------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
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| 医疗AI幻觉（Hallucination） | 大模型对医疗建议可能输出错误内容 | 强制人工审核关键推荐 + RAG（知识增强检索）降低幻觉率 |
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| GPU算力成本 | 本地GPU服务器成本高昂 | 初期用API接口（DeepSeek云API），规模化后自建 |
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| 医疗AI合规 | 医疗AI辅助诊断受监管（需备案） | 明确定位为"辅助工具"而非"诊断工具"，符合医疗器械监管要求 |
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| 数据训练合规 | 用患者数据训练模型需合规授权 | 数据脱敏处理 + 患者知情同意 |
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| 边界：AI仅辅助，不替代医生 | 所有AI推荐须经医生确认后执行 | 系统界面明确标注"AI辅助建议，以医生判断为准" |
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## 11. 实施优先级与分期建议
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**优先级：P2**
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| 分期 | 内容 | 前置条件 |
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| 第一期 | 知识检索（RAG）+ 基础推荐（DeepSeek API） | 医疗知识库构建完成 |
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| 第二期 | 辅诊推荐 + 用药建议 + 医疗审核 | 本地GPU算力就绪或API成本可控 |
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| 第三期 | 垂直微调模型 + 区域辅诊监测 + 模型管理平台 | 标注数据积累足够 |
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## 12. 结论
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人工智能服务是整个医养平台的"智慧大脑"，其大模型部署、医疗知识图谱、辅诊推荐等核心能力在 mall 中完全缺失，**必须独立建设**。
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建议初期采用 DeepSeek API 方式快速落地知识检索和基础推荐，待标注数据积累到一定规模后再进行垂直微调和私有化部署，降低初期投入风险。所有AI医疗建议必须设置人工审核环节，确保医疗安全。
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