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项目1：胃肠道间质瘤(GIST)智能助手（小吉星） ​

项目背景 ​

胃肠道间质瘤（GIST）是胃肠道最常见的间叶源性肿瘤，属于消化道间叶组织起源的肉瘤，占所有胃肠道恶性肿瘤的1%-3%。其年发病率约为（10-20）/100万，近年来因病理检测技术进步检出率逐渐升高。该病高发于中老年人群，中位发病年龄约65岁，男女发病率无明显差异。约50%-70%的病例发生于胃部，其次是小肠（20%-30%），结直肠和食管占比不足10%。其生物学行为多样，可表现为良性至恶性，约30%为恶性肿瘤，主要转移部位为肝脏和腹腔。

患者及家属在诊疗过程中常面临信息获取困难、专业知识理解障碍、治疗方案选择迷茫等问题。本项目旨在通过AI技术，为GIST患者提供专业、及时、易懂的医疗信息支持。

癌种定义 ​

胃肠道间质瘤（GIST）主要特征：

  • 定义：胃肠道最常见的间叶源性肿瘤，源于Cajal间质细胞
  • 发病部位：
    • 胃部：50%-70%（最常见）
    • 小肠：20%-30%（次常见）
    • 结直肠及食管：<10%
  • 生物学行为：良性至恶性，约30%为恶性肿瘤
  • 转移部位：主要为肝脏和腹腔
  • 高危人群：中老年人群，中位发病年龄约65岁

注：本项目建议优先聚焦最常见的胃部和小肠GIST，逐步扩展至其他部位。

项目目标 ​

  • 降低信息门槛：用通俗易懂的语言解读专业医疗知识，帮助患者理解GIST诊疗
  • 提供决策参考：基于权威指南为患者提供诊疗信息支持
  • 情感支持陪伴：通过AI助手提供7×24小时的信息陪伴
  • 患者赋权：帮助患者更好地理解自身病情，参与治疗决策

核心价值主张 ​

  • 权威性：基于NCCN、ASCO等权威医学指南和国内最新诊疗规范
  • 专业性：覆盖诊疗建议、靶向药物信息、基因检测解读、术后康复等专业内容
  • 易用性：支持自然语言对话，多平台接入（微信、Telegram等）
  • 安全性：明确免责声明，强调辅助性质，不替代专业医疗咨询

服务对象 ​

主要用户 ​

  • GIST患者及其家属
  • 关注消化道健康的人群
  • 处于诊疗不同阶段的患者（确诊前、治疗中、康复期）

次要用户 ​

  • 医护人员和医学生（作为辅助工具）
  • 健康科普工作者
  • 社区志愿者（蓝马甲）

产品形态 ​

核心架构：RAG AI服务 + 多平台Bot机器人

推荐实现方式 ​

  • 对话入口：微信Bot / Telegram Bot / Web页面
  • 后端服务：RAG智能问答系统（基于FastGPT）
  • 知识库：结构化的医疗知识库（指南、靶向药物、基因检测、患者经验）

产品创新空间（由学生团队探索） ​

以下是一些可能的创新方向，鼓励团队提出自己的独特想法：

  • 多模态交互：是否支持图片识别（如病理报告、影像检查OCR）？
  • 个性化推荐：如何根据用户的具体情况（肿瘤部位、大小、风险等级、治疗阶段）提供定制化信息？
  • 靶向药物助手：是否提供靶向药物对比、副作用管理等专项功能？
  • 康复指导：除了诊疗信息，是否提供术后康复、营养建议等功能？
  • 社区互动：是否连接患者社群，促进经验分享？
  • 数据安全与隐私：如何在不收集隐私的前提下提供个性化服务？

重要提示：请在项目初期与Mentor讨论你们的创新想法，确保方向可行且符合公益初衷。

技术栈建议 ​

RAG系统 ​

  • 社区推荐：FastGPT（中文友好，开箱即用，与小X宝社区紧密结合）
  • 开源方案：Dify、Ragflow（更灵活，需要一定开发能力）
  • 自选方案：如果团队有技术基础，可以基于LangChain等框架自建

知识库管理 ​

  • 社区推荐：FastGPT / Wekora / Ragflow
  • 关键考虑：
    • 知识库如何结构化？（按肿瘤部位、按诊疗阶段、按内容类型）
    • 如何预处理医学文档以提高检索准确性？
    • 是否需要自定义切片（Chunking）策略？

Bot接入 ​

  • 微信：可使用WeChaty、OpenAI等框架
  • Telegram：python-telegram-bot
  • Web页面：可嵌入FastGPT的对话组件或自建界面

可选插件与优化 ​

  • Embedding优化：针对医学领域的Embedding模型或预处理插件
  • 多部位路由：智能识别用户意图并路由到对应知识库
  • 内容安全：敏感词过滤、医疗合规检查

知识库资源参考 ​

已有资源（参考小X宝社区项目） ​

小X宝社区已有多个肿瘤AI助手项目（如小胰宝、小芙宝），你们可以：

  • 了解知识库的结构设计思路
  • 参考医学文档的切片和预处理方法
  • 学习多癌种知识库的组织方式

知识库结构示例：

Knowledge_base/
├── 01_guidance/          # 诊疗指南和规范
│   ├── 01_胃部GIST/
│   ├── 02_小肠GIST/
│   └── 03_其他部位GIST/
├── 02_drugs/             # 靶向药物信息库
├── 03_genetic/           # 基因检测相关
├── 04_surgery/           # 手术相关信息
└── 05_patients_expertise/ # 患者经验分享

你们需要做的 ​

  • 不要直接照搬：理解结构后，根据你们的产品定位设计自己的知识库
  • 补充新内容：根据项目需求，补充更多医疗资源、患者案例等
  • 优化与创新：如何让知识库更好地支持你们的创新功能？

项目实施建议 ​

第一阶段：需求分析与设计（1-2周） ​

  • 深入理解目标用户的痛点（建议访谈患者或家属）
  • 确定核心功能优先级（MVP应该包含哪些功能？）
  • 设计产品交互流程和对话逻辑
  • 输出：产品需求文档、交互设计原型

第二阶段：知识库构建与RAG搭建（2-4周） ​

  • 收集和整理医疗知识资源（诊疗指南、靶向药物信息等）
  • 进行文档预处理和知识库导入
  • 搭建RAG问答系统（基于FastGPT）并测试准确性
  • 输出：可用的RAG知识库、基础对话能力

第三阶段：Bot开发与集成（2-3周） ​

  • 开发微信/Telegram Bot或Web界面
  • 集成RAG后端服务
  • 实现多部位路由、对话管理等功能
  • 输出：可对外测试的MVP版本

第四阶段：测试与优化（2-3周） ​

  • 邀请种子用户（患者、家属、医护）参与测试
  • 收集反馈并快速迭代
  • 完善免责声明、隐私保护等合规内容
  • 输出：稳定可用的产品版本、使用手册

重要合规要求 ​

医疗免责声明（必须） ​

  • 明确本工具是信息助手，不是医疗诊断工具
  • 所有诊疗决策必须咨询专业医生
  • 使用者需对信息甄别和使用承担责任
  • AI技术存在信息偏差风险

隐私保护（必须） ​

  • 遵守《个人信息保护法》
  • 不主动收集患者隐私数据（姓名、身份证号、具体病情等）
  • 如需收集任何信息，必须事先获得DKU/CMC/基金会批准

公益初衷（必须） ​

  • 本项目永久免费，不做商业引流
  • 不推荐具体药物或医疗机构
  • 不承诺任何治疗效果

成功指标建议 ​

  • 功能完成度：完成核心对话功能，支持至少2个肿瘤部位的知识问答
  • 用户体验：种子用户测试反馈满意度 ≥ 80%
  • 内容准确性：医学专家审核通过，关键信息准确率 ≥ 95%
  • 服务可用性：系统稳定运行，响应时间 < 5秒
  • 创新亮点：至少实现1个独特的创新功能

参考资源 ​

  • GitHub仓库：参考小X宝社区其他肿瘤项目仓库

    • 用于学习知识库结构和RAG预处理方法
    • 注意：不要直接复制代码，理解思路后自己实现

  • 医学资源：

    • NCCN临床指南（胃肠道间质瘤部分）
    • ASCO肿瘤学指南
    • 国家癌症中心GIST相关资料
    • 权威医学期刊和数据库

  • 技术工具：参考 Tools Kit 101

团队分工建议 ​

  • 产品经理：需求分析、用户调研、产品设计
  • RAG工程师：知识库构建、FastGPT系统搭建与优化
  • 前端/Bot开发：对话界面开发、Bot接入
  • 内容运营：医学内容收集、审核、更新

联系与支持 ​

  • Mentor指导：联系你的项目导师获取专业建议
  • 医学审核：涉及医疗内容必须提交PMC审核
  • 技术支持：遇到技术问题可在项目群或GitHub Issue求助
  • 参考项目：可向小X宝社区其他项目发起人咨询经验

鼓励的话 ​

这是一个非常有意义的项目，你们的工作将直接帮助真实的GIST患者和家庭。不要担心技术门槛，社区和Mentor会支持你们。最重要的是：保持对患者的同理心，从他们的真实需求出发，做一个真正有用的产品。

让技术温暖生命，让信息点亮希望 💝