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以下是《DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用》的完结版课程大纲设计，聚焦医疗健康场景的AI应用开发与商业化落地，共9章体系化内容：
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### **第一章：AI家庭医生市场与技术架构**
- 行业需求分析：在线问诊/慢病管理/健康咨询市场规模
- 技术选型对比：DeepSeek医疗大模型 vs 通用LLM
- SpringAI核心功能：统一API层与医疗对话管理
- 案例演示：三甲医院合作AI预问诊系统效果
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### **第二章：医疗知识库构建**
- 数据合规采集：权威医学指南/药品说明书/健康百科处理
- 向量数据库方案：Milvus医疗知识检索优化
- 实战：基于CDC疾病预防数据的RAG实现
- 敏感信息过滤：患者隐私关键词屏蔽规则
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### **第三章：问诊对话引擎开发**
- SpringAI模块集成：@MedicalChatBot注解开发
- 症状追问逻辑：决策树与概率权重控制
- 处方生成校验：药品配伍禁忌检查实现
- 输出格式化：符合医疗规范的对话模板
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### **第四章：多模态健康分析**
- 检查单识别：PP-OCRv3医疗报告结构化
- 体温/血压数据API对接：IoT设备数据接入
- 实战：舌像识别与中医体质判断（CV模型微调）
- 风险预警：异常指标自动分级（危急/普通）
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### **第五章：慢病管理子系统**
- 糖尿病管理案例：饮食/运动/用药提醒链
- 数据追踪：Spring Batch定时生成健康周报
- 用药冲突检测：知识图谱与药品相互作用库
- 家属端开发：Spring Security权限控制
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### **第六章：合规与安全体系**
- HIPAA/GDPR合规要点：数据加密与匿名化
- 审计日志：医疗操作全链路追踪设计
- 容灾方案：问诊记录双备份与恢复演练
- 第三方认证：申请医疗AI软件二类证路径
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### **第七章：多端交付与部署**
- 微信小程序开发：Taro框架兼容实现
- 语音交互：医疗ASR模块集成（中英混合支持）
- Docker-Compose部署：高可用医疗微服务集群
- 压力测试：JMeter模拟万人并发问诊
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### **第八章：商业化运营模式**
- 2B2C策略：保险/药企/养老机构合作案例
- 付费墙设计：会员分级权益体系
- 合规推广：医疗广告审查规避要点
- 成本核算：LLM API调用成本优化方案
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### **第九章：真实场景落地案例**
- 社区医院合作项目全流程复盘
- 用户反馈分析：老年群体操作简化方案
- 持续学习机制：在线模型迭代流程
- 毕业设计：完整交付某慢性病管理模块
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### **课程特色资源：**
1. 医疗专用Prompt库（含500+症状问询模板）
2. 合规医疗数据集白名单（三甲医院合作资源）
3. 完整SpringAI医疗插件源码（问诊/药品/报告模块）
4. 商业计划书模板（含互联网医疗资质申请指南）
是否需要补充：
- 特定病种专项开发（如儿科/皮肤科）？
- 医保支付系统对接方案？
- 硬件设备联调（智能手环/血糖仪）？
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
