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慢康智枢 ChroniCare OS

这是一个面向医院慢病管理场景的本地可运行 PoC。当前项目的产品名定为 慢康智枢 ChroniCare OS。它不只是后端接口原型，而是一个带前端控制台、模拟 HIS 资源模型、文件持久化存储、精准风险分层、行为干预疗法包和 MDT 在线讨论的演示系统。

当前已实现

  • 按疾病领域精准风险分层
    • 心血管
    • 糖尿病
    • 认知/老年痴呆
    • 呼吸
    • 睡眠
    • 肾脏
    • 代谢
  • 行为干预疗法包
    • 运动疗法包
    • 饮食疗法包
    • 生活方式疗法包
    • 睡眠改善包
  • MDT 协作
    • 自动生成 MDT 任务单
    • 真人在线讨论
    • 发言留痕
    • 关闭会议后生成会议纪要
    • 自动追加 care plan 修订版
  • 更真实的医院接口模型
    • patient / conditions / observations / medications / encounters / careTeam
  • 文件持久化存储
    • storage/his-records.json
    • storage/documents.json
    • storage/mdt-meetings.json
  • 医院可演示前端控制台
    • 三家医院切换
    • 分角色工作台
      • 专科医生
      • 全科医生
      • 健康管理师
    • 患者队列
    • 领域风险卡片
    • 疗法包面板
    • 临床计划摘要
    • MDT 在线讨论区
  • MedClaw 医疗智能能力
    • 影像报告结构化解析与时序对比
    • AI 病历自动生成草案
    • 辅助诊断与病情预测
    • 只读权限边界与审计事件留痕
  • KG-Followup 追问能力
    • EHR 引导的实体抽取
    • DDX 驱动的候选诊断与推理路径
    • KG 感知的 hard-case active ICL 示例选择
    • 基于知识图谱的精准追问生成
    • 问题整合与去冗余摘要
    • 前端工作台可视化展示
  • B2B2C 健康管理生态层
    • 保险、银行、企业、互联网平台、赛事方多类付费方模型
    • AI 全科医生、AI 精准就医、AI 体检报告解读等产品矩阵
    • 患者权益旅程与服务模块编排
    • 付费方-医院-用户三方联动演示视图
  • GitHub 开源能力中台
    • 健康管理、慢病管理、疾病预测相关仓库目录
    • EHR/FHIR、时序风险、文本疾病预测、患者生成数据接入建议
    • 按患者自动生成开源能力接入计划
  • 真实数据适配链与本地预测服务
    • HealthChain 风格 FHIR 资源整合
    • SMART on FHIR 配置、动态 client registration、授权码、refresh token 与 scope 校验
    • healthkit-on-fhir 风格患者生成数据接入
    • Python 微服务化的 TemporAI 真实插件链：ffill -> ts_standard_scaler -> nn_classifier
    • Python 微服务化的 TemporAI time_to_event.ts_xgb 时间到事件风险预测
    • Python 微服务化的 PyHealth SampleEHRDataset + RNN + Trainer 训练链
    • PyHealth train / val / test split + pr_auc monitor + best.ckpt
    • Python 微服务化的 disease-prediction 风格文本风险分类
  • HIS 字段映射预览
    • MedSphere/v1
    • SmartEMR/v3
    • CareBridge/v2

项目结构

medical-agent-os/
  .github/workflows/     # GitHub CI / Docker 发布
  public/                # 前端控制台
  src/
    adapters/            # HIS 适配层
    core/                # 文档库 / 事件代理 / 会议存储
    data/                # 模拟医院资源数据
    lib/                 # ID / 存储工具
    services/            # 慢病管理编排
  storage/               # 运行期持久化文件

GitHub 与 Pages 部署说明

这个项目现在支持两条 GitHub 交付链，但要区分两件事：

  • GitHub Pages 托管的是静态医院演示控制台
  • Render / Railway 运行的是完整的 Node + Express + Python 服务

已提供

推荐发布方式

  1. 把项目推到 GitHub 仓库
  2. 在 GitHub Settings -> Pages 中将 Source 设为 GitHub Actions
  3. 推送到 main 后自动发布静态演示站到：
    • https://mokangmedical.github.io/chronicdiseasemanagement/
  4. 在 GitHub Actions 中自动跑 CI
  5. 在主分支触发 Docker 发布到 GHCR
  6. Render 自动触发 Deploy Hook
  7. Railway 自动执行 railway up

GitHub Pages 的边界

  • Pages 版是只读静态演示
  • Pages 版展示完整的患者视图、风险卡片、疗法包、MedClaw、KG-Followup、B2B2C 生态、FHIR 适配摘要和模型训练摘要
  • 工作流执行、MDT 发言、SMART on FHIR 授权与真实 Python 推理服务，仍需访问 Render 或 Railway 的完整部署版

GitHub Secrets

在 GitHub 仓库 Settings -> Secrets and variables -> Actions 中配置：

Render

  • RENDER_DEPLOY_HOOK_URL

Railway

  • RAILWAY_TOKEN
  • RAILWAY_PROJECT_ID
  • RAILWAY_ENVIRONMENT
  • RAILWAY_SERVICE

Render 建议配置

建议在 Render 中先创建一个 image-backed web service，并将镜像指向：

ghcr.io/mokangmedical/chronicdiseasemanagement:main

然后把 Render 生成的 Deploy Hook 配到 GitHub secret RENDER_DEPLOY_HOOK_URL。

Railway 建议配置

建议先在 Railway 中创建项目、环境和服务，然后把项目级部署参数配置进 GitHub secrets。当前 workflow 会在 main/master 推送后执行：

railway up --ci --service="$RAILWAY_SERVICE" --environment="$RAILWAY_ENVIRONMENT" --project="$RAILWAY_PROJECT_ID"

本地用 Docker 启动

docker compose up --build

本地启动

cd "/Users/linzhang/Desktop/      OPC/medical-agent-os"
pnpm install
pnpm run setup:predictor
pnpm start

如果你要本地预览 GitHub Pages 版本，再执行：

pnpm run build:pages

生成目录：

pages-dist/

如果你要把 TemporAI 的完整插件运行时也装上，再执行：

pnpm run setup:predictor:tempor-runtime

这会补齐 hyperimpute / tsai / fastai / torch* 等依赖，让 TemporAI 不只是做 runtime probe，而是能在本地预测微服务里真实跑通 plugin registry 和 one-off classification 插件训练。

打开：

核心接口

Dashboard

curl http://localhost:3010/api/dashboard

三家医院 + 分角色 Dashboard

curl "http://localhost:3010/api/dashboard?hospitalId=beijing&workbenchRole=specialist-doctor"

患者工作台

curl http://localhost:3010/api/patients/patient-wu-004/workspace

分角色患者工作台

curl "http://localhost:3010/api/patients/patient-wu-004/workspace?workbenchRole=general-practitioner"

HIS 字段映射预览

curl http://localhost:3010/api/his/mappings

MedClaw 患者工作空间

curl "http://localhost:3010/api/medclaw/patients/patient-chen-002/workspace?workbenchRole=specialist-doctor"

KG-Followup 精准追问

curl http://localhost:3010/api/medclaw/patients/patient-wu-004/kg-followup

B2B2C 生态总览

curl http://localhost:3010/api/ecosystem/overview

患者权益旅程

curl http://localhost:3010/api/ecosystem/patients/patient-chen-002/journey

GitHub 开源能力总览

curl http://localhost:3010/api/github-capabilities/overview

当前患者的开源能力接入计划

curl http://localhost:3010/api/github-capabilities/patients/patient-chen-002/plan

HealthChain + HealthKit 适配输出

curl http://localhost:3010/api/integrations/patients/patient-chen-002/adapted

SMART on FHIR 配置

curl http://localhost:3010/.well-known/smart-configuration
curl http://localhost:3010/fhir/metadata

SMART on FHIR 动态客户端注册

curl -X POST http://localhost:3010/oauth/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "client_name": "Demo SMART App",
    "redirect_uris": ["http://127.0.0.1:8899/callback"],
    "scope": "launch patient/*.read patient/Observation.read offline_access",
    "grant_types": ["authorization_code", "refresh_token"]
  }'

SMART on FHIR 授权码与 refresh token

curl -i "http://localhost:3010/oauth/authorize?client_id=demo-smart-app&redirect_uri=http://127.0.0.1:9999/callback&scope=launch%20patient/*.read%20offline_access&launch=patient-chen-002"

curl -X POST http://localhost:3010/oauth/token \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=authorization_code&client_id=demo-smart-app&code=<code>&redirect_uri=http://127.0.0.1:9999/callback"

curl -X POST http://localhost:3010/oauth/token \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=refresh_token&client_id=demo-smart-app&refresh_token=<refresh_token>"

本地预测服务输出

curl http://localhost:3010/api/predictions/patients/patient-chen-002

预测结果会额外返回：

  • featureEngineering：静态特征、时序点数、时序信号、文本 top terms
  • pipelines.temporai：真实 TemporAI 插件链、cohort、时序特征维度与当前患者概率
  • pipelines.temporai.timeToEvent*：7/30/90 天时间到事件风险
  • pipelines.pyhealth：真实 PyHealth SampleEHRDataset、RNN 训练链、split、monitor、best checkpoint、验证/测试指标
  • runtime.packages：temporai / pyhealth / pandas / numpy / scikit-learn 运行时状态

运行慢病工作流

curl -X POST http://localhost:3010/api/workflows/chronic-care/run/patient-wu-004

获取患者实时风险

curl http://localhost:3010/api/patients/patient-wu-004/risk

创建 MDT 会议

curl -X POST http://localhost:3010/api/patients/patient-wu-004/mdt-meetings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"topic":"吴美芳 慢病管理 MDT 在线讨论"}'

会议发言

curl -X POST http://localhost:3010/api/mdt-meetings/<meetingId>/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"clinicianId":"doc-zhou-003a","message":"建议 4 周后完成认知量表复评。"}'

关闭会议并生成纪要

curl -X POST http://localhost:3010/api/mdt-meetings/<meetingId>/close \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"decision":"继续以认知管理为主轴联合睡眠干预","followUpActions":["4 周后复测 MMSE/MoCA"]}'

业务编排

当前工作流如下：

  1. HIS 接诊代理 读取模拟医院资源数据
  2. 写入 intake-note
  3. 风险分层代理 输出疾病领域级 risk-assessment
  4. MDT 协调代理 自动生成在线 MDT 会议与 mdt-tasklist
  5. 角色代理分别产出：
    • medical-plan
    • diet-prescription
    • exercise-prescription
    • lifestyle-prescription
    • sleep-prescription
    • care-coordination-note
  6. 汇总为 integrated-care-plan
  7. MDT 真人讨论关闭后生成 mdt-meeting-summary
  8. 自动追加 integrated-care-plan 修订版

模拟患者

当前内置 4 个演示患者：

  • 厦门大学附属慢病管理示范医院
    • 张淑兰：高血压 + 糖尿病 + 肥胖
  • 北京清华长庚智慧医疗中心
    • 陈建国：心衰 + 慢性肾病 + 高血压
    • 吴美芳：阿尔茨海默病早期 + 高血压 + 失眠障碍
  • 江阴区域健康协同医院
    • 李敏：慢阻肺 + 睡眠呼吸暂停 + 糖代谢异常

其中 吴美芳 适合演示“认知/老年痴呆 + 睡眠 + MDT”路径。

下一步建议

如果你继续推进到医院 PoC，我建议下一阶段直接补这几块：

  1. 用户/角色/权限体系
  2. 患者端随访与打卡入口
  3. 真实 HIS / EMR / LIS API 适配
  4. 数据库存储替换文件存储
  5. LLM 智能体接入
  6. 会诊结论签发与医嘱回写

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慢康智枢 ChroniCare OS demo for hospital chronic disease management

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