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iven d712ad78c3 docs: 审计报告(8 份) + 讨论记录(4 份)

审计报告: 基线快照/功能清单/后端完整性/事件系统/参数配置/
差距模式/错误处理/测试覆盖/审计总结报告
讨论记录: 设备管线/端到端测试/三端审计/工作台重构

2026-05-03 19:32:15 +08:00

5.4 KiB

Raw Blame History

设备数据全链路发散式探讨

日期: 2026-04-28 | 参与者: 用户 + Claude

背景

客户提出血压计、血糖仪需要支持自动上传数据。项目已有实时体征管线设计（docs/superpowers/specs/2026-04-26-realtime-vital-signs-pipeline-design.md），Phase 1（手环数据管线）和 Phase 2（告警引擎 + SSE）已基本实现，但血压计/血糖仪 BLE 适配器被设计规格明确放在了 Phase 3。

本次探讨从客户需求出发，延伸到 AI 趋势分析、医生端仪表盘、告警通知渠道等方向。

讨论要点

1. 血压计/血糖仪 BLE 适配器设计

客户接受蓝牙标准协议（Bluetooth SIG），不需要按品牌逐个对接。

已完成的底层管线：

device_readings 分区表 + Entity（已实现）
patient_devices 设备绑定表（已实现）
alert_rules + alerts 告警表（已实现）
批量上传 API、小时级降采样、告警引擎（3 种条件类型）、SSE 推送、EventBus 集成
小程序 BLE 基础架构（BLEManager + DeviceAdapter 接口 + 小米手环适配器）
集成测试（8 个）

6 个关键决策：

决策点	结论	理由
设备协议	Bluetooth SIG 标准协议（0x1810 血压 / 0x1808 血糖）	一个适配器兼容所有标准设备
数据模型	多行拆分 + `metric` 字段	一条血压测量 → 3 行（systolic/diastolic/map），告警引擎直接用 value 比较
BLE 读取	Indicate（实时）+ RACP（历史读取）一起做	血糖仪患者一天测多次，批量上传是刚需
数据路由	双写：`device_readings` + 自动写入 `vital_signs`	设备数据自动成为正式体征记录，患者不需手动录入
告警阈值	临床标准值，租户可自定义覆盖	医疗标准 + 灵活性
患者体验	极简式：首页设备卡片，点击连接，测完自动上传	类似小米运动体验，降低操作门槛

已知管线缺陷（本次不修但需记录）：

批量插入缺少 ON CONFLICT 去重
SSE 告警是租户广播，未按主治医生过滤
小程序无离线缓存（杀进程数据丢失）
小米手环适配器只支持实时 notify，不支持历史读取
无数据保留清理任务（90 天分区自动删除）

2. AI 趋势分析

设备数据 + AI = 可行动的临床洞察。从"数字"变成"建议"。

技术路线：混合方案

统计引擎（纯 Rust）：移动平均、变化率、Z-score 异常检测、基线比较 → 产出确定性结构化中间结果
LLM（Claude API）：基于统计结果 + 患者档案 + 用药信息 → 生成自然语言医生建议
统计层作为 LLM 护栏，防止幻觉

架构愿景（通用管线）：

设备数据 → 统计引擎（通用）→ 结构化中间结果 → LLM 上下文合成 → 自然语言洞察

适用于血压、血糖、心电图、体温连续监测、体重变化等所有体征数据。

erp-ai 模块现状： 3 个 Entity 已创建（ai_analysis、ai_report、ai_model_config），但 Phase 1 化验单解读使用占位数据，需要真实化。

3. 医生端告警仪表盘

核心模式：告警驱动

登录即看到按严重级排序的告警时间线
80% 的告警通过侧滑抽屉（Drawer）处理，不需要跳转页面
处理完后切换到"患者列表"视图（按风险等级排序）

三层信息架构：

全局态势 — 统计卡片（新告警数/高危数/活跃患者/处理率）+ 告警时间线
患者快照 — 最新体征 + AI 摘要 + 用药清单 + 快捷操作
患者详情 — 完整趋势图 + 设备数据 + AI 分析报告 + 病历

告警处置：结构化处理

医生必须选择处置方式（已电话联系/已调整用药/已转诊/继续观察）+ 备注
形成完整医疗记录和审计追溯
告警生命周期：触发 → 通知 → 响应 → 处置 → 关闭 → 记录

与现有 UI/UX 重构的对接： 2026-04-28-ui-ux-overhaul-design.md 已有角色自适应仪表盘和表单抽屉策略，可以复用。

4. 告警通知渠道

SSE 只在医生浏览器打开时有效。critical/urgent 告警可能出现在凌晨。

通知链路：

告警触发 (alert_engine)
  → EventBus: alert.triggered
    → SSE: 医生在线时即时推送
    → 微信模板消息: 跳转到小程序告警详情页
    → 短信: critical/urgent 级别兜底通知（需对接短信服务商）

结论 / 待定

达成的共识

设备对接使用 Bluetooth SIG 标准协议，一套适配器覆盖所有标准血压计/血糖仪
数据管线复用已有基础设施（BLEManager、DeviceAdapter、批量上传 API、告警引擎）
AI 分析采用统计引擎 + LLM 混合方案
医生端采用告警驱动仪表盘 + 结构化处置
通知渠道先做微信模板消息 + 短信

3 个潜在设计规格方向

血压计/血糖仪 BLE 适配器 — 技术设计，可独立成 spec，实现范围最明确
医生端告警仪表盘 — UI/UX + 产品设计，对接现有 UI 重构
AI 趋势分析引擎 — 架构设计，连接 erp-ai + erp-health

待定问题

血糖采样类型（空腹/餐后/随机）在 metric 字段中的编码方式
微信模板消息需要申请哪些模板 ID
短信服务商选择（阿里云 vs 腾讯云）
是否需要修复现有管线缺陷作为本次工作的前置任务
AI 趋势分析的触发频率和成本控制

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