a3273ca581
根据规格评审反馈补充： - 硬件/网络要求 + 角色切换指引 - Q&A 异议处理话术（6 个常见问题） - DRY RUN 计划（D-7 到 D-Day） - 扩展风险预案（告警权限码、SSE、Ollama、登录冲突） - 场景 2 AI 触发入口操作说明 - 场景 7 背景数据要求 - 统一 CRITICAL 数量和完成度口径
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# V1 客户演示方案设计规格
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> 日期: 2026-05-09 | 状态: Draft v2 | 类型: 演示方案
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## 1. 背景与目标
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### 1.1 为什么做这次演示
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HMS 健康管理平台已完成核心功能开发（700+ 次提交，V2 审计 85% 完成度），进入 V1 发布阶段。需要面向潜在客户（体检中心/血透中心）进行产品演示，目标是：
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- **打动决策者签约** — 展示业务价值，而非功能清单
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- **收集真实反馈** — 了解客户实际工作流中的痛点，指导 V2 迭代
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- **验证产品定位** — 确认「AI 驱动主动关怀引擎」的定位是否与客户需求匹配
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### 1.2 当前系统状态
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| 指标 | 状态 |
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| 核心链路 | 11 条端到端链路已验证通过 |
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| 已知 CRITICAL | 1 个未修复（Token 刷新竞态）；其余 CRITICAL（告警权限码拼写、晚间血压丢失、仪表盘 500）均已修复 |
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| 角色测试通过率 | 84.6%（R01-R05） |
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| Web 前端 | 55 路由，283 文件，最完整的端 |
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| 小程序 | 59 页面，118 文件，代码完整 |
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| AI 模块 | 已对接 Ollama qwen3:4b，SSE 分析可用 |
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### 1.3 演示策略
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- **质量优先** — 修完所有已知问题再发布
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- **故事线驱动** — 用一个患者的 30 天管理历程展示完整闭环
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- **单患者深度** — 而非多角色广度，降低演示事故风险
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## 2. 演示信息
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| 项 | 值 |
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| 受众 | 机构决策层 + 医疗团队 |
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| 时长 | 30-40 分钟 |
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| 视角 | 患者旅程（张大爷的 30 天） |
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| 涉及端 | Web 管理端（主力）+ 微信小程序（辅助） |
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| 涉及角色 | 护士、AI、医生、患者、健康管理师、管理员 |
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## 3. 准备清单
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### 3.1 测试账号
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| 账号 | 角色 | 密码 | 用途 |
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| `admin` | 管理员 | `Admin@2026` | 场景 7 仪表盘 |
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| `doctor1` | 医生 | `Admin@2026` | 场景 3 医生审批 |
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| `nurse1` | 护士 | `Admin@2026` | 场景 1 建档 + 场景 5 告警处理 |
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| `health_mgr` | 健康管理师 | `Admin@2026` | 场景 6 随访执行 |
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| `zhang_daye` | 患者（小程序） | 微信登录 | 场景 4/5 患者端操作 |
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### 3.2 预置测试数据
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| 数据 | 说明 | 目的 |
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| 患者档案（张大爷） | 张建国，65岁，男，CKD 3期 | 主角 |
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| 历史化验单 ×2 | 肌酐 88→102 μmol/L 的趋势 | AI 分析需要历史对比发现趋势 |
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| 随访模板 | "慢性肾病定期随访"模板 | 场景 3 医生一键生成随访 |
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| 告警规则 | 肌酐>120 或 收缩压>160 | 场景 5 触发告警 |
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| 健康科普文章 ×3 | CKD 饮食/运动/用药 | 场景 4 小程序内容展示 |
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### 3.3 环境检查
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| 检查项 | 方法 | 通过标准 |
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| 后端服务 | `cargo run` | 无 panic，Swagger 可访问 |
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| Web 前端 | `pnpm dev` | 登录页正常加载 |
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| 小程序 | 微信开发者工具 | 真机预览可扫码 |
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| 数据库 | 迁移已执行 | 预置数据查询无空结果 |
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| AI 模块 | Ollama 运行中 | SSE 分析端点可返回结果 |
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| 浏览器 | Chrome 无痕模式 | 干净环境，无缓存干扰 |
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### 3.4 风险预案
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| 风险 | 应对措施 |
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| AI 分析响应慢/失败 | 预先跑一次分析，截图备用；口头说明"云端大模型更快" |
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| 小程序真机扫码失败 | 准备 15 秒录屏视频展示关键页面 |
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| 后端服务崩溃 | 演示前重启一次确保干净状态 |
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| 数据库连接断开 | 提前验证 Docker PostgreSQL 健康状态 |
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| 告警权限码 bug | 演示前验证 AlertDashboard.tsx 权限码已修复（`health.alerts.manage`） |
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| SSE 长连接断开 | 录制 30 秒 AI 分析过程视频备用 |
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| Ollama 模型未加载 | 环境检查清单加入 `ollama list` 确认 qwen3:4b 已就绪 |
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| 多角色登录冲突 | 使用多个 Chrome Profile，每个角色一个独立 Profile |
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| 演示超时 | 标注可跳过场景（场景 6 可一句话带过） |
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### 3.5 硬件与网络要求
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| 项 | 要求 |
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| 投影仪/大屏 | 分辨率 ≥ 1920x1080 |
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| 网络 | 演示机器与服务器在同一局域网，延迟 < 10ms |
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| 浏览器 | Chrome ×2 个 Profile（Web 端两个角色并行），或双屏方案 |
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| 手机 | 安装微信，可扫小程序码（备用：开发者工具投屏） |
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| 服务器 | 后端 + PostgreSQL + Ollama 运行在同一台机器，避免网络依赖 |
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### 3.6 角色切换指引
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| 切换点 | 操作 | 预计耗时 |
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| 场景 1→2 | nurse1 退出 → admin 登录 | 15 秒 |
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| 场景 2→3 | admin 退出 → doctor1 登录 | 15 秒 |
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| 场景 3→4 | Web → 微信开发者工具/手机 | 10 秒 |
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| 场景 4→5 | 小程序录入 → Web nurse1 告警 | 10 秒 |
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| 场景 5→6 | nurse1 退出 → health_mgr 登录 | 15 秒 |
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| 场景 6→7 | health_mgr 退出 → admin 登录 | 15 秒 |
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**建议：** 准备 2 个 Chrome Profile（Profile A: nurse1/admin，Profile B: doctor1/health_mgr），减少登录切换。场景 4/5 用独立手机或开发者工具。总切换时间约 1-1.5 分钟。
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## 4. 演示脚本
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### 开场（2 分钟）
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**话术：**
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> "体检中心最大的痛点是什么？患者体检完，就走了。没有后续管理，没有随访跟进，体检数据躺在系统里没人看。今天给大家演示 HMS 健康管理平台如何解决这个问题——用一个真实场景：张大爷来体检后，系统如何帮他做 30 天的持续健康管理。"
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### 场景 1：张大爷来体检（Day 1 上午）— 护士视角
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**登录：** Web 端 `nurse1` | **时长：** ~4 分钟
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**操作步骤：**
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1. 登录后展示护士工作台首页 — 一眼看到今日待办
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2. 点击「患者管理」→「新建患者」
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3. 填入：张建国 / 男 / 65岁 / 手机号 / 慢性肾病3期（诊断标签）
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4. 保存 → 跳转患者详情页
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5. 在患者详情页点击「体征录入」→ 录入血压 142/88、心率 72、空腹血糖 5.8
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6. 点击「化验报告」→ 上传预置的化验单图片，显示肌酐值 102 μmol/L
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**话术：**
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> "张大爷第一次来体检中心。以前护士拿纸质表格登记，现在 30 秒建档。体征数据和化验报告立刻进入系统。"
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**突出能力：** 快速建档、结构化体征录入、化验单数字化
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### 场景 2：AI 自动分析（Day 1 下午）— 系统自动触发
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**登录：** `admin` 或任意管理端账号 | **时长：** ~4 分钟
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**操作步骤：**
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1. 展示「AI 分析」页面 → 显示张大爷的分析结果
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2. 点击分析详情 → 展示 AI 输出：
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- "肌酐值 88→102 μmol/L，3 个月持续上升趋势"
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- "建议：加做肾功能全套检查，排除 CKD 进展"
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- 风险等级：中风险（黄色标签）
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3. 切到 AI 建议列表 → 展示系统自动生成的「建议加做肾功能检查」行动项
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**话术：**
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> "护士录入完数据，系统后台自动跑 AI 分析。不需要医生手动触发。AI 发现张大爷肌酐 3 个月在涨，主动建议进一步检查。这就是我们说的「主动关怀」——不是等患者出问题才看，是系统帮你盯着。"
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**突出能力：** AI 自动分析、趋势发现、主动建议生成
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**重要说明：** 当前 Web 端 AI 分析触发入口有限（审计报告指出"仅历史查看有 UI，分析触发无入口"）。演示前**必须**执行以下操作之一：
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- 方案 A：演示前通过 API 手动触发一次分析（`POST /api/v1/ai/analysis/...`），演示时展示已生成的结果
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- 方案 B：为演示临时添加一个「触发分析」按钮到患者详情页
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- 推荐方案 A，配合话术调整："这是系统刚才自动生成的分析结果"
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**预案：** AI 分析慢或失败 → 展示预置截图，口头说明"接入云端大模型后速度更快"
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### 场景 3：医生一秒决策（Day 3）— 医生视角
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**登录：** Web 端 `doctor1` | **时长：** ~5 分钟
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**操作步骤：**
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1. 展示医生工作台 → 待办区域显示"1 条 AI 建议待审批"
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2. 点击进入 → 查看 AI 分析详情 + 患者历史数据
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3. 点击「同意建议」→ 系统自动：
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- 生成随访任务（"肾功能复查随访"，2 周后到期）
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- 推送小程序消息给患者
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4. 展示随访任务列表 → 新任务已创建
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5. 点击「预约管理」→ 演示为张大爷预约复查（选医生、选时间段、确认）
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**话术：**
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> "李医生早上打开系统，看到 AI 昨天的分析建议。以前要翻纸质报告、手动比对数据，现在 AI 已经帮你分析好了，医生只需要做一个决策：同意还是不同意。点一下，系统自动安排随访、自动通知患者。"
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**突出能力：** AI 辅助决策、一键生成随访、自动通知患者
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### 场景 4：张大爷在家收到提醒（Day 7）— 小程序视角
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**操作：** 微信开发者工具或真机预览 | **时长：** ~4 分钟
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**操作步骤：**
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1. 打开小程序首页 → 展示今日摘要：1 条随访待办 + 1 篇健康科普
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2. 点击「消息」Tab → 显示"您有一条新的随访任务"
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3. 点击进入随访详情 → 显示随访问卷（饮食情况、用药依从性、症状变化）
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4. 快速填写 2-3 项 → 提交
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5. 切回「健康」Tab → 展示张大爷的体征趋势图（血压曲线、肌酐趋势）
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6. 展示 AI 建议卡片："您的血压近一周有上升趋势，建议减少盐分摄入"
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**话术：**
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> "张大爷在家打开手机，不用打电话、不用跑医院，系统自动提醒他有随访要完成。填个问卷 2 分钟，医生那边就能看到。趋势图也让他自己看到身体变化，比口头解释直观得多。"
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**突出能力：** 小程序主动提醒、随访问卷、趋势可视化、AI 健康建议触达
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**预案：** 真机失败 → 播放 15 秒小程序录屏，重点展示随访提醒和趋势图
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### 场景 5：危急值告警（Day 14）— 护士 + 系统联动
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**操作：** 先小程序，再切 Web 端 | **时长：** ~4 分钟
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**操作步骤：**
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1. **小程序端**（快速操作）：张大爷录入血压 168/95 → 提交
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2. **切到 Web 端**（`nurse1` 登录）：
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- 顶部弹出告警通知 "危急值告警：张建国 收缩压 168mmHg"
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- 点击进入告警列表 → 红色高亮显示
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- 点击告警详情 → 展示：触发规则（收缩压>160）、当前值、历史趋势
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- 点击「确认」→ 状态变为"已确认"
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- 点击「处理」→ 录入处理备注："已电话通知患者，建议立即到门诊"
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- 状态变为"已处理"
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3. **回到小程序端**：张大爷收到消息"您的血压偏高，李医生建议您尽快来院检查"
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**话术：**
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> "张大爷在家量了个血压，168。以前这种情况没人知道，可能拖到下次复诊才发现。现在数据一传上来，护士工作站立刻弹告警。护士确认后打电话给患者，15 分钟内完成从发现到处理。这才是真正的「主动关怀」。"
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**突出能力：** 实时告警、分级处理、跨端联动（小程序录入→Web 告警→小程序反馈）
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### 场景 6：随访闭环（Day 21）— 健康管理师视角
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**登录：** Web 端 `health_mgr` | **时长：** ~4 分钟
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**操作步骤：**
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1. 展示健康管理师工作台 → 随访任务列表显示"张建国 - 肾功能复查随访 - 即将到期"
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2. 点击执行随访 → 选择"电话随访"
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3. 录入随访记录：
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- 患者状态："已完成肾功能检查，肌酐降至 98"
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- 遵医行为："按时服药，控制饮食"
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- 下一步："继续观察，3 个月后复查"
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4. 提交 → 随访状态变为"已完成"
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5. 展示随访历史时间线 → Day 3 创建 → Day 7 问卷 → Day 21 电话随访，完整记录
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**话术：**
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> "30 天的管理周期里，每一步都有记录。从 AI 发现问题、医生决策、患者问卷、到健康管理师电话回访，全部可追溯。卫健委来检查，一导出就是完整的健康管理档案。"
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**突出能力：** 随访全流程记录、可追溯、健康管理闭环
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### 场景 7：数据说话（Day 30）— 管理员视角
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**登录：** Web 端 `admin` | **时长：** ~3 分钟
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**操作步骤：**
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1. 展示运营仪表盘：
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- 本月管理患者数
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- 随访完成率
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- AI 分析覆盖率
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- 告警响应平均时间
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2. 展示趋势图：患者增长曲线、随访完成率趋势
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3. 切到「内容管理」→ 展示已发布的健康科普文章（阅读量、转发量）
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4. 切到「积分商城」→ 展示患者积分排行、兑换记录
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**话术：**
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> "张大爷的故事不是个例。系统帮你管每一个患者，而且每一步都有数据。随访完成率从手工追踪的 40% 提升到系统化管理后能做到 80% 以上。这些数据就是你们向卫健委、向患者证明管理质量的最好证据。"
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**突出能力：** 运营数据可视化、管理质量量化、内容运营
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**重要说明：** 单个患者（张大爷）的数据不足以支撑仪表盘的说服力。演示前**必须**预置 20-30 个背景患者数据 + 若干随访/告警记录，让仪表盘显示有意义的统计数字。在数据预置脚本中一并处理。
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### 收尾（5 分钟）
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**总结话术：**
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> "总结一下 HMS 带来的三个核心变化：
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> 1. **从被动到主动** — AI 帮你看数据，系统帮你盯着患者
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> 2. **从纸质到数字** — 每一步可追溯，检查随时可导出
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> 3. **从单点到闭环** — 体检不是终点，30 天持续管理才是"
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**收集反馈（3 个问题）：**
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1. "您刚才看到的流程中，哪些环节对您机构最有价值？"
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2. "有没有我们没覆盖到、但您实际工作中很重要的场景？"
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3. "您更关心 Web 管理端还是患者小程序端的能力？"
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## 5. V1 发布前必修项
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### 5.1 必修（阻塞发布）
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| # | 问题 | 修复方案 | 工作量估计 |
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| 1 | Token 刷新并发竞态 | refresh 流程加事务 + SELECT FOR UPDATE | 0.5 天 |
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### 5.2 建议修（提升演示体验）
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| # | 问题 | 说明 |
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| 1 | AI 分析预置截图 | 演示前手动跑一次分析，截图备用 |
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| 2 | 小程序录屏视频 | 15 秒展示随访提醒 + 趋势图 |
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| 3 | 测试数据脚本 | 一键预置张大爷的完整数据 |
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| 4 | 演示前全链路冒烟 | 跑一遍 7 个场景确认无阻塞 |
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## 6. 下一步演化方向（演示后收集）
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| 方向 | 来源 | 说明 |
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| HIS 系统集成 | 场景 1 | 演示后可能被问"能不能对接我们现有 HIS" |
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| 报告导出 | 场景 6 | 卫健委检查需要标准格式报告 |
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| 多科室支持 | 客户反馈 | 当前以肾病/体检为主，其他科室扩展 |
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| 微信服务号推送 | 场景 4 | 小程序消息触达有限，服务号更灵活 |
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| 设备直连 | 场景 5 | 血压计/血糖仪 BLE 直连小程序 |
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## 7. Q&A 异议处理
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### 客户可能提出的问题及建议回答
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**Q: 能不能对接我们现有的 HIS/EMR 系统？**
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> HMS 提供标准 FHIR R4 接口和 RESTful API，支持 HL7 标准数据交换。具体集成方案需要了解贵院 HIS 的品牌和版本，我们可以安排技术团队做接口评估。通常 2-4 周可以完成基础对接。
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**Q: 患者数据安全如何保障？**
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> 数据存储采用 PII 加密（姓名/身份证/手机号等敏感字段加密存储），多租户隔离确保不同机构数据完全独立。系统支持私有化部署，数据不出院。后端使用 Rust 语言开发，天然免疫内存安全漏洞。
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**Q: AI 分析的准确率如何？**
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> 当前 AI 模块定位是「辅助筛查」，发现异常趋势后由医生做最终决策。不是替代医生诊断，而是帮医生从海量数据中找到需要关注的患者。所有 AI 建议都需要医生审批才生效。
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**Q: 部署方式有哪些？**
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> 支持 SaaS（按年付费，我们运维）和私有化部署（一次性 + 年维护费，部署在客户服务器）。SaaS 适合快速上线，私有化适合数据合规要求高的机构。
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**Q: 价格怎么算？**
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> 根据机构规模（管理患者数、医护账号数）定制方案。演示后我们可以根据贵院的具体需求出一份详细报价。
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**Q: 医护人员需要培训多久？**
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> 系统设计遵循「零培训」理念——医生工作台只展示待办，护士录入界面跟纸质表单一样直观。通常 30 分钟上手，1 天熟练。我们提供远程培训和操作手册。
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## 8. DRY RUN 计划
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| 阶段 | 时间 | 内容 |
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| D-7 | 演示前 7 天 | 修完 P0 问题（Token 刷新、AI 触发入口验证） |
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| D-5 | 演示前 5 天 | 编写数据预置脚本，预置张大爷完整数据 |
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| D-3 | 演示前 3 天 | 第一次 DRY RUN：完整走 7 个场景，记录阻塞点 |
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| D-2 | 演示前 2 天 | 修复 DRY RUN 发现的问题，预置 20-30 个背景患者数据 |
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| D-1 | 演示前 1 天 | 第二次 DRY RUN（带投影/网络），确认全链路无阻塞 |
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| D-Day | 演示当天 | 提前 1 小时启动环境，30 分钟前最终冒烟 |
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