DKU x 小X宝

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项目5：妇科肿瘤智能助手（小芙宝） ​

项目背景 ​

妇科肿瘤（包括宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌等）是威胁女性健康的主要疾病。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，为妇科肿瘤患者提供专业、及时、易懂的医疗信息支持。

癌种定义 ​

Gynecological Cancers（妇科肿瘤）主要包括：

  • 宫颈癌 (Cervical Cancer)
  • 子宫内膜癌 (Endometrial Cancer / Uterine Cancer)
  • 卵巢癌 (Ovarian Cancer)
  • 外阴癌 (Vulvar Cancer)
  • 阴道癌 (Vaginal Cancer)

注：本项目建议优先聚焦前三种最常见的妇科肿瘤。

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
  • 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CSCO（中国临床肿瘤学会）等权威医学指南
  • 专业性：覆盖诊疗建议、药物信息、基因检测解读等专业内容
  • 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 ​

  • 妇科肿瘤患者及其家属
  • 关注妇科健康的女性群体
  • 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
  • 知识库：结构化的医疗知识库（指南、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（如检查报告OCR）？
  • 个性化推荐：如何根据用户的具体情况（癌种、分期、治疗阶段）提供定制化信息？
  • 情感支持功能：除了信息查询，是否提供心理疏导、康复建议等功能？
  • 社区互动：是否连接患者社群，促进经验分享？
  • 多癌种路由：如何智能识别用户咨询的癌种并路由到对应知识库？
  • 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）
  • 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？（按癌种、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
  • 多癌种路由：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xiaofubao仓库） ​

参考仓库已完成部分基础知识库的RAG预处理，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：

Knowlege_base/
├── 01_guidance/          # CSCO临床指南
│   ├── 01_宫颈癌/
│   ├── 02_子宫内膜癌/
│   └── 03_卵巢癌/
├── 02_drugs/             # 药物信息库
├── 03_genie/             # 基因检测相关
└── 04_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
  • 进行文档预处理和知识库导入
  • 搭建RAG问答系统并测试准确性
  • 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
  • 实现多癌种路由、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个癌种的知识问答
  • 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：https://github.com/PancrePal-xiaoyibao/xiaofubao.git

    • 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：

    • CSCO临床指南（中国临床肿瘤学会）
    • 国家癌症中心相关资料
    • 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、RAG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
  • 参考仓库：可向xiaofubao项目发起人Sam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。

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