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博客园 - iNeuOS工业互联网系统

iNeuOS工业互联网操作系统,重要更新:性能优化、安全漏洞与BUG修复,远程控制响应效率大幅提升 SOP合规分析+多模态 VLM 工况理解,工业作业复杂工况识别与智能理解实践 多模态知识库,打通文本、图像与视频资源的协同实践与应用 双模型引擎协同:基于 YOLO + 多模态 VLM 的目标检测、语义理解与 SOP 合规分析复合工业场景实践与应用 一名初一学生用AI开发《末日突围》3D游戏的实践过程,Visual Studio Code+DeepSeek+GPT iNeuOS_Vision_视觉分析,增加SAM3模型对实例分割和目标检测AI自动标注图片样本功能 iNeuOS_AiMind+Ollama(Embedding 和 VLM 模型)+DeepSeek 打造专业大模型知识库 打造工业版 WorkBuddy,基于 iNeuOS 工业互联网框架体系 重磅发布 19 个视觉分析模型,涉及厂区消防安全、人员作业合规、工业设备与管线巡检、电子精密质检和农业种植监测等 10 大主流场景 iNeuOS 发布人工智能助手:小i助手,所问即所答,面向运维、工艺、管理人员提供一站式 AI 赋能 基于物联网、时序模型、大模型和智能问数,设备预测性维护应用案例 基于iNeuOS物联网(IOT)和AiInsight智能问数,【数据统计智能体】的构建和应用 [免费试用] iNeuOS_Vision视觉分析在SOP标准工作操作规程的应用 找了一个Token渠道,全球顶级模型,在vscode的配置及应用。 基于大模型、AiInsight问数框架的高炉冶炼智能体研究与应用(面向高炉历史诊断、目标优化与生产决策辅助) GitHub Copilot 新版计费翻车:2天消耗49美元,天价引爆开发者吐槽,国产开源 AI 迎来替代窗口期 iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴(Text2SQL/NL2SQL自然语言大模型智能问数),免费下载试用 基于iNeuOS_Vision视觉分析的生产操作规范实时识别监测及预警系统 基于多模态视觉模型和图文向量模型的工业图像知识库研究与应用 iNeuOS,从单一产品向产品族生态演进,物联网(IOT)、视觉分析(Vision)、大模型智库(AiMind·心智灵慧) AI/Vibe Coding,本质是软件人工时代向软件工业时代发展 iNeuOS工业互联网操作系统集成大模型智库(iNeuOS_AiMind·心智灵慧) iNeuOS工业互联网操作系统无缝集成视觉分析(iNeuOS_Vision_Detect) 基于vibe coding,1个人的软件工程学(30+万行代码) iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台,在钢铁、煤炭、矿山、稀土、机械加工、农业种植等领域应用。 AI辅助编程系统工程的注意事项-程序员从“农耕”走向“魔法”的时代 基于Ai Coding,20天完成一个基于大模型的医学分析系统:Ai体征分析助手 iNeuOS工业互联网操作系统,实现能源管理及应用案例 基于DeepSeek-R1 15b微调训练自主的领域大模型,附带工程代码 都在转型,我们能做什么?
开源:iNeuOS_Doctor,一款基于人工智能在医疗领域的病情咨询...
iNeuOS工业互联网系 · 2026-04-02 · via 博客园 - iNeuOS工业互联网系统

项目介绍

AI体征分析助手是一款基于人工智能在医疗领域的病情咨询及医学影像分析平台。系统利用先进的深度学习模型对医学影像和医疗数据进行分析和理解,为用户提供科学的初步健康筛查和分析建议。

Github:https://github.com/wxzz/iNeuOS_Doctor

让医疗更智慧,让健康更普惠,在家有病不急,随时问诊分析。Ai体征分析助手是基于人工智能在医疗领域的应用,对医学影像和数据进行分析和理解:

  • (1)医学影像:CT扫描、核磁共振(MRI)、组织病理成像等
  • (2)临床影像:胸部X光片、皮肤科图像、眼科图像等
  • (3)医疗数据:医生诊断病历、电子健康记录(EHR)、解剖特征数据等

Ai体征分析助手有四大核心优势,解决大家在健康筛查、就医过程中的痛点:

  • (1)居家筛查:在家完成初步健康筛查,主动预防疾病。
  • (2)高效便捷:快速分析影像与病历,缩短初步诊断时间。
  • (3)打破壁垒:让AI医疗资源跨越地域,让偏远地区民众享受优质医疗服务。
  • (4)经济实惠:有效降低医疗成本,让普惠医疗真正落地。

软件截图

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6.我的

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8.移动端

核心功能

  • 微信小程序:在微信小程序中搜索:Ai体征分析助手。
  • 多端支持:Web端(frontend)与微信小程序端(wechat_program)统一接入后端接口。

📊 多模态医学影像分析

支持多种医学影像格式的分析,包括:

  • 医学影像:CT扫描、核磁共振(MRI)影像、组织病理成像
  • 临床影像:胸部X光片、皮肤科图像、眼科图像
  • 医疗数据:医生诊断病历、电子健康记录(EHR)、解剖特征数据

🔍 智能诊断分析

  • 基于AI模型的影像识别与分析
  • 多项临床相关基准评估验证
  • 详细的分析结果报告生成
  • 结构化结果展示
  • 诊断排队与并发控制
  • 诊断扣费与算力点管理

📋 分析记录管理

  • 完整的分析历史记录保存
  • 实时分析状态监控(分析中、分析成功、分析异常)
  • 灵活的记录查询和管理功能
  • 支持PDF格式下载导出
  • 支持分析历史查询与筛选

🔐 用户系统

  • 安全的账户注册与登录
  • 用户信息管理
  • Token-based身份验证
  • 个人诊断记录隐私保护
  • 短信验证码注册/校验
  • 退出登录与密码修改

💳 支付与激励

  • 微信支付下单(Native/JSAPI)
  • 提现、分成与交易记录
  • 邀请码与邀请奖励
  • 提现记录与支付记录管理
  • 邀请好友与邀请记录

主要优势

✨ 诊断效率高

  • 缩短诊断时间,提高工作效率
  • 为医生诊断提供智能辅助

🌍 打破地域限制

  • 突破医疗地域与资源壁垒
  • 让AI医生走进千家万户

💰 降低医疗成本

  • 普惠大众医疗服务
  • 实现家庭初步健康筛查

🏥 提升预防意识

  • 提升疾病预防的主动性
  • 让居民成为自己健康的守护者

系统架构

系统采用前后端分离架构,Web端与小程序端统一调用后端 API,数据库脚本独立维护,文档与截图资源分目录管理,模型文件单独存放。

后端技术栈

  • 框架:Flask 3.x
  • 数据库:PostgreSQL + SQLAlchemy ORM
  • 鉴权:JWT Token
  • 支付:微信支付 V3(Native/JSAPI)
  • 短信:阿里云短信
  • 模型:PyTorch + Transformers(医学诊断模型)
  • API:RESTful API设计

前端技术栈

  • 框架:Vue 3 + TypeScript
  • 构建工具:Vite
  • 路由:Vue Router
  • 样式:Scoped CSS
  • 文档渲染:@kangc/v-md-editor / Marked
  • 导出:HTML2Canvas + HTML2PDF
  • 其他:QRCode

项目目录说明

目录角色说明
backend/ 后台接口 Flask API 服务,包含用户认证、医学分析、问诊、支付、短信、PDF导出等后端能力
frontend/ 前端界面 Vue3 + TypeScript Web 端页面,提供登录、分析、历史记录、支付与个人中心等功能
wechat_program/ 微信小程序 小程序端工程,面向移动端用户提供核心业务流程
db/ 数据库脚本 PostgreSQL 初始化与结构脚本(如 db.sql)及数据库说明
docs/ 文档与案例 项目文档、对接说明、使用案例与补充资料
images/ 软件截图 产品界面截图与演示素材,供 README 与文档引用
medgemma-1.5-4b-it/ 模型目录 医学模型相关文件存放目录(权重/说明文件等)

核心模块

模块功能说明
用户认证 注册、登录、信息管理 安全的身份验证
医学诊断 影像上传、分析、结果展示 AI诊断核心模块
分析历史 记录查询、删除、PDF下载 完整的数据管理
个人中心 用户信息修改、密码修改 用户自助管理
支付与提现 微信支付、提现、支付记录、提现记录 资金相关能力
邀请好友 邀请码生成、邀请记录 用户增长与奖励

使用说明

用户流程

  1. 注册登录 - 创建账户或使用现有账户登录
  2. 提交诊断 - 上传医学影像和必要的医学描述
  3. 等待分析 - 系统进行AI分析(显示分析状态)
  4. 查看结果 - 查看详细的分析结果和建议
  5. 管理记录 - 查看历史记录、下载报告、删除数据

关键功能操作

  • 分析状态指示- 实时显示分析进度(正在分析/分析成功/分析异常)
  • 结果导出 - 支持PDF格式下载,包含完整的诊断信息
  • 影像预览 - 点击表格中的影像可查看完整尺寸图片
  • Markdown展示- 分析结果以格式化的markdown样式展示

API端点

认证与用户

端点方法功能
/api/register_user GET/POST 用户注册(含短信验证码)
/api/send_verify_sms_code POST 发送短信验证码
/api/login_user POST 用户登录(返回 token 与 session_id
/api/login_out POST 退出登录
/api/change_password POST 修改密码
/api/get_myinfo GET 获取用户信息
/api/update_avatar POST 更新头像
/api/generate_invite_code GET 生成邀请码
/api/invite_record GET 邀请记录

医学分析与问诊

端点方法功能
/api/medical POST 提交医学分析(文字+可选影像)
/api/medical_chat POST 病情问诊(流式返回,需 session_id
/api/get_medicalrecords GET 获取诊断历史
/api/delete_medicalrecord DELETE 删除诊断记录
/api/upload_medicalrecord_pdf POST 上传诊断记录PDF(返回下载链接)
/api/download_medicalrecord_pdf GET 下载诊断记录PDF
/api/get_medicalchatrecods GET 获取问诊会话列表
/api/get_medicalchatrecod_messages GET 获取问诊会话消息
/api/delete_medicalchatrecod DELETE 删除问诊会话
/api/upload_medicalchatrecord_pdf POST 上传问诊记录PDF(返回下载链接)
/api/download_medicalchatrecord_pdf GET 下载问诊记录PDF

支付与提现

端点方法功能
/api/wechat_native_pay POST 微信Native支付下单
/api/wechat_jsapi_pay POST 微信JSAPI支付下单
/api/wechat_pay_notify POST 支付回调通知
/api/wechat_pay_query GET 支付订单查询
/api/wechat_pay_record GET 支付记录
/api/wechat_withdraw POST 提现申请
/api/wechat_withdraw_notify POST 提现回调通知
/api/wechat_withdraw_query GET 提现订单查询
/api/wechat_withdraw_record GET 提现记录

安全说明

⚠️ 重要声明

本AI体征分析助手为人工智能模型分析结果,不能替代正规医院诊断结果。

系统提供的分析和建议仅供参考,不可作为医学诊断的最终依据。如有健康疑虑,请咨询专业医疗机构和医生。

安装部署

环境要求

  • Python 3.12+
  • Node.js 18+
  • PostgreSQL 13+
  • 微信开发者工具(用于小程序调试)

后端环境

cd backend 
pip install -r requirements.txt 
python app.py

默认监听 http://127.0.0.1:5000

数据库初始化

# 先创建数据库后执行脚本:psql -U <username> -d <database> -f db/db.sql
请根据 backend/ 中数据库连接配置修改账号、密码、主机与端口。

前端环境

cd frontend 
npm install 
npm run dev
访问 http://127.0.0.1:5001 进行开发调试。

微信小程序环境

cd wechat_program 
npm install

  使用微信开发者工具打开 wechat_program/ 目录进行预览与调试。

许可证

MIT许可证:允许用户自由使用、修改和分发源代码,适用于商业应用,但需保留作者版权声明。

联系方式

开发团队:iNeuOS Team

网站:http://www.ineuos.net

QQ:504547114。

更新时间:2026年4月

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物联网&大数据技术 QQ群:54256083

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QQ:504547114

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