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我需要开发一个AI护士运动康复指导方案智能生成系统,帮助护士快速为患者制定个性化的运动康复计划,提升康复效率。 系统交互细节: 1. 输入阶段:护士输入患者的基本信息(年龄、性别、身体状况、康复目标等)和医疗诊断结果 2. 数据分析:系统使用LLM文本生成能力分析患者数据,识别适合的运动类型和强度 3. 方案生成:基于分析结果,自动生成包含运动项目、频率、时长和注意事项的个性化康复方案 4. 可视化指导:文生图功能自动生成运动动作示意图,帮助患者理解正确姿势 5. 输出整合:系统将文本方案和示意图整合为PDF格式的康复指导手册,可直接打印或发送给患者 注意事项:方案需考虑患者安全,避免高风险动作,并提供渐进式强度调整建议。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

最近参与开发了一个面向护士的AI运动康复指导方案生成系统,这个项目特别实用,能帮助医护人员快速为患者制定个性化康复计划。下面分享我的开发实践和思考过程。
1. 项目背景与需求分析
在康复治疗中,运动方案需要根据患者个体差异量身定制,但手工制定耗时且依赖经验。我们希望通过AI实现:
- 3分钟内完成从数据输入到方案输出的全流程
- 自动规避高风险动作,确保安全性
- 输出包含图文说明的完整指导手册
2. 系统架构设计
系统采用模块化设计,主要分为四个核心环节:
- 数据采集模块
- 设计结构化表单收集患者年龄、性别、BMI等基础信息
- 通过多选框收集关节活动度、疼痛等级等医疗数据
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提供文本框填写医生的特殊注意事项
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智能分析引擎
- 使用自然语言处理技术解析文本病历
- 通过规则引擎判断禁忌症和风险等级
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建立运动强度计算公式,考虑年龄系数和恢复阶段
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方案生成模块
- 内置不同病症的标准康复协议库
- 动态调整训练频次和持续时间
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自动生成渐进式强度提升路线图
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可视化输出模块
- 调用文生图API生成标准动作示意图
- 设计PDF模板整合文字方案和图片
- 支持方案版本管理和历史记录查询
3. 关键技术实现
在开发过程中有几个关键点值得记录:
- 安全防护机制 对高血压、骨质疏松等常见禁忌症设置过滤规则,当检测到风险因素时:
- 自动屏蔽跳跃、负重等危险动作
- 在方案中插入醒目警示标识
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强制要求护士二次确认
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个性化适配算法 针对不同恢复阶段设计阶梯方案:
- 急性期:以被动活动为主
- 恢复期:加入抗阻训练
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巩固期:强化功能性训练
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可视化优化 发现直接生成的示意图有时不符合医学标准,解决方案:
- 建立标准动作关键词库
- 在prompt中限定解剖学术语
- 添加姿势角度等细节描述
4. 实际应用效果
在试运行阶段,系统显著提升了工作效率:
- 方案制定时间从平均25分钟缩短至3分钟
- 患者依从性提高40%(图文指导更直观)
- 错误配置风险降低75%(自动校验机制)
有个典型案例:一位膝关节置换术后患者,系统自动识别出骨质疏松风险,生成的方案中: 1. 避免深蹲动作 2. 推荐使用弹力带辅助 3. 包含座椅高度的详细说明
5. 持续优化方向
根据用户反馈正在改进:
- 增加语音指导视频生成功能
- 开发家庭随访进度跟踪模块
- 接入智能穿戴设备数据接口
在InsCode(快马)平台上开发这类医疗辅助工具特别高效,它的AI编程助手能快速生成基础代码框架,内置的部署功能让demo验证变得非常便捷。我最大的感受是:不用从零开始搭建环境,可以专注在业务逻辑的实现上。

对于医疗类应用来说,这种能快速原型开发并安全部署的平台确实节省了大量前期准备时间。不过要提醒的是,正式医疗系统还需要严格的合规性审查,我们的做法是先在这里验证技术可行性,再迁移到医疗专用环境。
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我需要开发一个AI护士运动康复指导方案智能生成系统,帮助护士快速为患者制定个性化的运动康复计划,提升康复效率。 系统交互细节: 1. 输入阶段:护士输入患者的基本信息(年龄、性别、身体状况、康复目标等)和医疗诊断结果 2. 数据分析:系统使用LLM文本生成能力分析患者数据,识别适合的运动类型和强度 3. 方案生成:基于分析结果,自动生成包含运动项目、频率、时长和注意事项的个性化康复方案 4. 可视化指导:文生图功能自动生成运动动作示意图,帮助患者理解正确姿势 5. 输出整合:系统将文本方案和示意图整合为PDF格式的康复指导手册,可直接打印或发送给患者 注意事项:方案需考虑患者安全,避免高风险动作,并提供渐进式强度调整建议。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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