清新区妇幼保健院"智慧孕育"一体化解决方案 - 开发需求文档总览
环境要求：
技术框架：
重要说明：
doc/img/wireframes/ 目录场景1 - 查看健康档案：患者张女士打开小程序，进入患者中心，看到自己的健康档案总览，包括基本信息、最近的健康数据（血压120/80、血糖5.5）、最近的随访记录（3天前完成一次电话随访）。点击"我的随访"查看详细的随访计划。
场景2 - 健康数据记录：患者李先生每天测量血压后，打开"健康数据记录"页面，录入当天的血压数据。系统自动生成数据图表，显示最近一周的血压趋势，帮助患者了解自己的健康状况。
场景1 - 购买服务包：患者王女士想购买一个"高血压管理服务包"，她打开服务包列表，看到多个服务包选项。选择一个3个月的服务包，查看详细介绍（包含6次随访、12次在线咨询、健康数据监测等服务内容），点击"立即购买"，选择微信支付，完成支付后服务包立即激活，收到激活通知。
场景2 - 服务包使用：患者赵先生已经购买了服务包，在"健康管理服务包"页面可以看到已购买的服务包列表，查看服务包使用进度（已使用2次咨询，还剩10次），点击服务包详情查看服务内容和剩余服务次数。
场景1 - 创建随访计划：医生李医生为患者张女士创建一个随访计划，选择电话随访方式，设置3天后执行，选择"高血压随访"内容模板，设置提前1天提醒。系统自动生成随访任务，并在2天后发送提醒给李医生。
场景2 - 执行随访：李医生收到随访提醒后，拨打患者电话进行随访，了解患者的血压情况、用药情况、生活方式等。随访结束后，李医生在系统中录入随访结果，包括患者自述症状、健康数据（血压130/85）、用药情况（按时服药）、生活方式（注意饮食）、医生建议（继续服药，注意休息）。系统自动更新患者的健康档案，并发送随访总结给患者。
场景1 - 创建管理计划：患者刘先生被诊断患有高血压，医生为他选择"高血压"慢性病类型，进行健康评估（填写问卷、录入健康数据），系统生成评估报告。医生根据评估结果制定管理目标（血压控制在130/80以下），创建管理方案（包括饮食建议、运动建议、用药指导），设置3个月的管理周期。系统自动生成随访计划，通知患者开始执行。
场景2 - 执行管理计划：患者刘先生按照个性化方案执行，每天记录血压数据。系统定期分析数据，如果发现血压控制不理想，医生会收到提示，可以调整管理方案。如果血压控制良好，系统记录成果，更新进度。
场景1 - 发布文章：医生王医生写了一篇关于"高血压饮食注意事项"的文章，在管理端创建文章，编辑内容，选择"高血压"分类，上传封面图片，设置立即发布，推送范围选择"高血压患者"标签。文章审核通过后，系统自动推送给所有带有"高血压患者"标签的患者，发送推送通知，患者在小程序中可以查看这篇文章。
场景2 - 定时发布：运营人员小张准备了一篇"春季养生指南"的文章，设置定时发布（3月1日上午9点发布），推送范围选择"全部患者"。到了3月1日上午9点，系统自动发布文章并推送给所有患者。
场景1 - 客户管理：运营人员小张需要管理客户，打开客户列表，可以搜索、筛选客户（按标签、分组、状态）。点击某个客户查看详情，包括基本信息、客户画像、跟进记录、标签等。可以为客户打标签（如"高价值客户"、"高血压患者"），设置分组（如"VIP客户"、"普通客户"）。
场景2 - 批量导入客户：小张需要批量导入客户，下载Excel模板，填写客户信息（姓名、手机号、性别等），上传Excel文件，系统自动校验数据（检查手机号格式、重复数据等），预览数据，确认导入。系统自动为导入的客户打标签、分组，导入完成后展示导入结果（成功50条，失败2条，失败原因：手机号格式错误）。
这些AI功能是基于医疗小程序的衍生需求，可以显著提升用户体验和运营效率。建议在基础功能稳定运行后再实施，可作为高级功能或增值服务。
场景1 - 智能健康咨询：
患者张女士想了解"高血压饮食注意事项"，她在AI助手中输入问题。
👤 患者问："高血压饮食应该注意什么？"
🤖 AI答：
"根据医疗指南，高血压患者在饮食方面应该注意以下几点：
1. 低盐饮食：每日盐摄入量控制在5g以下
2. 控制脂肪：减少饱和脂肪和反式脂肪的摄入
3. 多吃蔬菜水果：富含钾的蔬菜水果有助于降血压
4. 适量蛋白质：选择优质蛋白质，如鱼类、豆类
5. 限制饮酒：少量或不饮酒
📎 来源：国家卫健委《高血压患者饮食指南》"
场景2 - 健康报告解读：
患者李先生上传了体检报告，AI自动分析各项指标，指出异常项（血压偏高、血糖偏高），并给出健康建议。
价值：24小时在线服务，无需等待医生，快速获得专业健康建议，减轻医生工作负担。
场景1 - 智能随访计划生成：
医生为患者创建随访计划时，AI分析患者的疾病类型（高血压）、当前健康状况（血压130/85）、历史随访记录（最近一次随访是1周前），自动生成建议：建议3天后进行电话随访，使用"高血压随访"内容模板。
场景2 - 异常数据预警：
患者连续3天血压都超过140/90，AI分析数据发现异常，自动预警医生："患者XXX最近3天血压持续偏高，建议尽快随访。"医生收到预警后，立即联系患者进行随访。
场景3 - 自动生成随访总结：
医生完成随访后，录入随访结果。AI自动分析随访内容，生成结构化的随访总结："患者血压130/85，较上次略有上升。用药情况正常，生活方式良好。建议继续服药，注意休息。下次随访时间：7天后。"
价值：提高随访效率，减少医生工作量，及时发现异常情况，提升随访质量。
场景1 - 健康趋势分析：患者王女士连续记录了3个月的血压数据，AI分析数据发现：血压总体呈上升趋势，最近1个月平均血压比前2个月高了5mmHg。AI生成趋势分析报告："您的血压呈上升趋势，建议加强血压管理，注意饮食和休息。"
场景2 - 疾病风险预测：患者李先生，35岁，父亲有高血压病史，本人血压处于正常高值（135/85），体重偏重，缺乏运动。AI分析数据后预测："您的高血压风险为中等（60%），建议定期监测血压，控制体重，增加运动量。"
场景3 - 健康画像生成：AI综合分析患者的所有健康数据（血压、血糖、体重、运动、饮食等），生成健康画像："健康评分：75分（良好），主要风险因素：血压偏高、缺乏运动，健康建议：控制血压、增加运动。"
场景1 - 服务包推荐：患者张女士患有高血压，AI分析她的健康状况和服务需求，推荐"高血压管理服务包"（包含6次随访、12次在线咨询、健康数据监测），推荐理由："您的血压控制需要专业管理，这个服务包适合您的需求。"
场景2 - 文章智能推送：患者李先生最近血压偏高，AI自动推送相关文章："高血压饮食注意事项"、"如何控制血压"、"高血压运动建议"。
场景1 - 智能标签生成：AI分析客户张女士的数据：购买了3个服务包，累计消费5000元，活跃度高，健康数据记录完整。AI自动生成标签："高价值客户"、"活跃用户"、"健康管理意识强"。
场景2 - 客户行为预测：AI分析客户李先生的数据：最近30天未登录，服务包即将到期。AI预测："流失概率：70%，建议尽快跟进，推荐续费优惠。"
场景3 - 精准营销建议：AI分析客户王女士的数据：患有高血压，阅读了多篇高血压相关文章，但未购买服务包。AI建议："推荐'高血压管理服务包'，推送高血压管理相关内容。"
场景1 - 智能档案管理：
某三甲医院接入AI医疗档案管理服务，系统自动整合患者在不同科室的就诊记录、检验报告、影像资料、用药记录等，AI自动识别和分类数据，建立完整的电子健康档案。医生在查看患者时，可以快速获取患者的完整医疗历史，AI自动标注关键信息（如过敏史、慢性病、手术史等）。
场景2 - 多源数据整合：
患者张女士在A医院做了体检，在B医院做了专科检查，在C医院做了手术。AI系统整合来自三个医院的医疗数据，自动去重、标准化，建立统一的健康档案。医生在任一医院查看时，都能看到完整的医疗历史。
场景3 - 智能数据洞察：
AI分析患者李先生过去3年的血压数据，发现血压呈上升趋势，结合用药记录和生活方式数据，AI生成健康报告："您的血压在过去3年呈上升趋势，建议加强血压管理，调整用药方案。"医生根据AI建议，为患者制定个性化的健康管理计划。
价值：提高医疗数据管理效率，减少医生数据整理时间，提升医疗服务质量，支持精准医疗决策。
1. 数据保护法律法规：
2. 医疗行业法规：
3. 技术合规要求：
4. 业务合规要求：
5. 第三方服务合规：
6. 风险提示：
7. 法规查询资源：
8. 相关法律快速链接：
📚 数据保护法律法规
🏥 医疗行业法规
🔒 其他相关法规
⚠️ 重要提醒：本功能涉及敏感的医疗数据和个人信息，必须严格遵守相关法律法规。建议在实施前进行全面的合规评估，并建立完善的数据安全和隐私保护机制。本功能仅作为技术方案参考，实际实施时请咨询专业法律顾问。
本项目涉及医疗数据和个人信息处理，必须严格遵守相关法律法规。所有法规均提供官方链接，便于查阅和参考。
框架: cool-uni (基于 uni-app)
跨端支持: 微信小程序、H5、App (iOS/Android)
UI组件: uni-ui / uView
状态管理: Pinia / Vuex
框架: cool-admin (基于 Node.js/Midway)
数据库: MySQL 8.0+
缓存: Redis (可选)
ORM: TypeORM
文件存储: 云存储 (阿里云OSS/腾讯云COS)
大语言模型: GPT-4 / Claude / 通义千问
向量数据库: Pinecone / Milvus / Qdrant
RAG技术: 检索增强生成
文本嵌入: OpenAI Embeddings / 国产向量模型
企业微信集成: 企业微信API
微信支付: 微信支付API
HIS系统对接: 医院信息系统接口
医疗数据标准: HL7 / FHIR (可选)