Проект 5: Интеллектуальный помощник по гинекологическим опухолям (Xiaofubao)
Предыстория проекта
Гинекологические опухоли (включая рак шейки матки, рак эндометрия, рак яичников и др.) являются основными заболеваниями, угрожающими женскому здоровью. Пациенты и члены их семей часто сталкиваются с трудностями в получении информации, барьерами в понимании профессиональных знаний и неопределенностью в выборе схем лечения. Этот проект направлен на предоставление пациентам с гинекологическими опухолями профессиональной, своевременной и понятной поддержки медицинской информацией с помощью технологии ИИ.
Определения типов рака
Гинекологические опухоли (Gynecological Cancers) в основном включают:
- Рак шейки матки (Cervical Cancer)
- Рак эндометрия (Endometrial Cancer / Uterine Cancer)
- Рак яичников (Ovarian Cancer)
- Рак вульвы (Vulvar Cancer)
- Рак влагалища (Vaginal Cancer)
Примечание: Этот проект рекомендует в первую очередь сосредоточиться на трех наиболее распространенных гинекологических опухолях.
Цели проекта
- Снижение информационных барьеров: Объяснение профессиональных медицинских знаний доступным языком
- Предоставление справочной информации для принятия решений: Предоставление поддержки диагностической информацией на основе авторитетных руководств
- Эмоциональное сопровождение: Предоставление круглосуточной информационной поддержки через ИИ-помощника
- Расширение прав пациентов: Помощь пациентам в лучшем понимании их состояния и участии в принятии решений о лечении
Основные ценностные предложения
- Авторитетность: На основе авторитетных медицинских руководств, таких как CSCO (Китайское общество клинической онкологии)
- Профессионализм: Охватывает профессиональное содержание, такое как рекомендации по диагностике, информация о лекарствах, интерпретация генетического тестирования
- Удобство использования: Поддержка диалога на естественном языке, доступ через несколько платформ (WeChat, Telegram и т.д.)
- Безопасность: Четкое заявление об ограничении ответственности, подчеркивание вспомогательного характера, не заменяет профессиональную медицинскую консультацию
Целевые пользователи
Основные пользователи
- Пациенты с гинекологическими опухолями и члены их семей
- Женщины, заботящиеся о гинекологическом здоровье
- Пациенты на разных этапах диагностики (до постановки диагноза, во время лечения, в период реабилитации)
Второстепенные пользователи
- Медицинский персонал и студенты-медики (как вспомогательный инструмент)
- Работники санитарного просвещения
- Волонтеры сообщества (синие жилеты)
Форма продукта
Основная архитектура: Сервис RAG AI + мультиплатформенные боты
Рекомендуемый метод реализации
- Точки входа для диалога: WeChat Bot / Telegram Bot / веб-страница
- Бэкенд-сервис: Интеллектуальная система вопросов-ответов RAG
- База знаний: Структурированная медицинская база знаний (руководства, лекарства, генетическое тестирование, опыт пациентов)
Пространство для инноваций продукта (для исследования студенческой командой)
Вот некоторые возможные направления инноваций, поощряется команда предлагать свои уникальные идеи:
- Мультимодальное взаимодействие: Поддерживать ли распознавание изображений (например, OCR отчетов об обследованиях)?
- Персонализированные рекомендации: Как предоставлять индивидуальную информацию на основе конкретной ситуации пользователя (тип рака, стадия, этап лечения)?
- Функция эмоциональной поддержки: Помимо запросов информации, предоставлять ли психологическое консультирование, рекомендации по реабилитации и т.д.?
- Взаимодействие в сообществе: Подключаться ли к группам пациентов, способствовать обмену опытом?
- Маршрутизация нескольких типов рака: Как интеллектуально определять тип рака по запросу пользователя и направлять в соответствующую базу знаний?
- Безопасность данных и конфиденциальность: Как предоставлять персонализированные услуги без сбора конфиденциальной информации?
Важное напоминание: Пожалуйста, обсудите свои инновационные идеи с Наставником на ранней стадии проекта, чтобы убедиться, что направление осуществимо и соответствует благотворительным намерениям.
Рекомендации по технологическому стеку
Система RAG
- Рекомендация сообщества: Fastgpt (дружественен к китайскому языку, готов к использованию)
- Решение с открытым исходным кодом: Dify, Ragflow (более гибкие, требуют некоторых навыков разработки)
- Собственное решение: Если у команды есть технические навыки, можно создать на основе фреймворков, таких как LangChain
Управление базой знаний
- Рекомендация сообщества: Fastgpt / Wekora / Ragflow
- Ключевые соображения:
- Как структурировать базу знаний? (По типу рака, по этапу диагностики, по типу контента)
- Как предварительно обрабатывать медицинские документы для повышения точности поиска?
- Нужна ли пользовательская стратегия разбиения (Chunking)?
Интеграция ботов
- WeChat: Можно использовать фреймворки WeChaty, OpenAI и т.д.
- Telegram: python-telegram-bot
- Веб-страница: Можно встроить диалоговый компонент FastGPT или создать собственный интерфейс
Опциональные плагины и оптимизация
- Оптимизация Embedding: Модель Embedding для медицинской области или плагин предварительной обработки
- Маршрутизация нескольких типов рака: Интеллектуальное определение намерений пользователя и маршрутизация в соответствующую базу знаний
- Безопасность контента: Фильтрация конфиденциальных слов, проверка соответствия медицинским нормам
Справочные ресурсы базы знаний
Существующие ресурсы (см. репозиторий xiaofubao)
В справочном репозитории завершена предварительная обработка RAG части базовой базы знаний, вы можете:
- Понять идеи проектирования структуры базы знаний
- Обратиться к методам разбиения и предварительной обработки медицинских документов
- Изучить способы организации базы знаний для нескольких типов рака
Пример структуры базы знаний:
Knowlege_base/
├── 01_guidance/ # Клинические руководства CSCO
│ ├── 01_рак_шейки_матки/
│ ├── 02_рак_эндометрия/
│ └── 03_рак_яичников/
├── 02_drugs/ # База информации о лекарствах
├── 03_genie/ # Информация о генетическом тестировании
└── 04_patients_expertise/ # Обмен опытом пациентовЧто вам нужно сделать
- Не копируйте напрямую: Поняв структуру, спроектируйте свою собственную базу знаний в соответствии с позиционированием вашего продукта
- Дополните новое содержание: В соответствии с потребностями проекта дополните больше медицинских ресурсов, случаев пациентов и т.д.
- Оптимизация и инновации: Как сделать базу знаний лучше поддерживающей ваши инновационные функции?
Рекомендации по реализации проекта
Первый этап: Анализ потребностей и проектирование (1-2 недели)
- Глубокое понимание болевых точек целевых пользователей (рекомендуется интервьюировать пациентов или членов их семей)
- Определение приоритета основных функций (что должен включать MVP?)
- Проектирование процесса взаимодействия продукта и логики диалога
- Результат: Документ требований к продукту, прототип интерактивного дизайна
Второй этап: Построение базы знаний и настройка RAG (2-4 недели)
- Сбор и организация ресурсов медицинских знаний
- Предварительная обработка документов и импорт базы знаний
- Настройка системы вопросов-ответов RAG и тестирование точности
- Результат: Рабочая база знаний RAG, базовая способность к диалогу
Третий этап: Разработка и интеграция ботов (2-3 недели)
- Разработка WeChat/Telegram Bot или веб-интерфейса
- Интеграция бэкенд-сервиса RAG
- Реализация функций маршрутизации нескольких типов рака, управления диалогом и т.д.
- Результат: MVP-версия для внешнего тестирования
Четвертый этап: Тестирование и оптимизация (2-3 недели)
- Приглашение первых пользователей (пациенты, члены семей, медицинский персонал) для участия в тестировании
- Сбор обратной связи и быстрая итерация
- Совершенствование заявления об ограничении ответственности, защиты конфиденциальности и другого содержания, связанного с соответствием
- Результат: Стабильная рабочая версия продукта, руководство пользователя
Важные требования соответствия
Медицинское заявление об ограничении ответственности (обязательно)
- Четко указать, что этот инструмент является информационным помощником, а не инструментом медицинской диагностики
- Все решения о лечении должны консультироваться с профессиональными врачами
- Пользователи должны нести ответственность за проверку и использование информации
- Технология ИИ несет риск информационных отклонений
Защита конфиденциальности (обязательно)
- Соблюдение Закона о защите личной информации
- Не собирать активно конфиденциальные данные пациентов (имя, номер удостоверения личности, конкретные детали заболевания и т.д.)
- Если необходимо собрать какую-либо информацию, должно быть получено предварительное одобрение DKU/CMC/Фонда
Благотворительные намерения (обязательно)
- Этот проект является постоянно бесплатным, не направлен на коммерческое привлечение
- Не рекомендовать конкретные лекарства или медицинские учреждения
- Не обещать никаких терапевтических эффектов
Рекомендуемые показатели успеха
- Завершенность функций: Завершение основной функции диалога, поддержка вопросов-ответов о знаниях по крайней мере для 2 типов рака
- Пользовательский опыт: Удовлетворенность обратной связи первых пользователей ≥ 80%
- Точность контента: Прохождение экспертной медицинской проверки, точность ключевой информации ≥ 95%
- Доступность сервиса: Стабильная работа системы, время ответа < 5 секунд
- Инновационные особенности: Реализация по крайней мере 1 уникальной инновационной функции
Справочные ресурсы
Репозиторий GitHub: https://github.com/PancrePal-xiaoyibao/xiaofubao.git
- Для изучения структуры базы знаний и методов предварительной обработки RAG
- Примечание: Не копируйте код напрямую, реализуйте самостоятельно после понимания идей
Медицинские ресурсы:
- Клинические руководства CSCO (Китайское общество клинической онкологии)
- Материалы Национального онкологического центра
- Авторитетные медицинские журналы и базы данных
Технические инструменты: См. Tools Kit 101
Рекомендуемое разделение команды
- Продукт-менеджер: Анализ потребностей, исследование пользователей, дизайн продукта
- Инженер RAG: Построение базы знаний, настройка и оптимизация системы RAG
- Фронтенд/Бот-разработчик: Разработка интерфейса диалога, интеграция ботов
- Операции по контенту: Сбор, проверка и обновление медицинского контента
Контакты и поддержка
- Руководство Наставника: Свяжитесь со своим проектным наставником для получения профессиональных рекомендаций
- Медицинская проверка: Медицинский контент должен быть отправлен на проверку PMC
- Техническая поддержка: При возникновении технических проблем обращайтесь за помощью в проектную группу или GitHub Issue
- Справочный репозиторий: Можно проконсультироваться с Sam, инициатором проекта xiaofubao, об опыте
Вдохновляющие слова
Это очень значимый проект, ваша работа непосредственно поможет реальным пациентам и семьям. Не беспокойтесь о технических барьерах, сообщество и Наставник поддержат вас. Самое важное: сохранять эмпатию к пациентам, исходить из их реальных потребностей и создать действительно полезный продукт.
Пусть технология согреет жизнь, пусть информация зажжет надежду 💝