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iven f6ccb8a35c
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fix(health): 设备数据管线 Phase 1 缺陷修复 + AI 产品策略讨论
- device_readings 批量插入添加 ON CONFLICT 去重唯一索引
- 小程序 BLEManager 增加离线缓存(Storage 持久化 + 启动重传)
- 新增 device_readings 90 天数据保留清理定时任务
- 小米手环适配器增加 RACP 历史心率读取支持
- SSE 告警按医生过滤已确认实现(patient_doctor_relation)
- 新增 AI 产品策略与设备数据医院场景讨论记录
2026-04-29 06:17:23 +08:00

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AI 模块产品方向与商业策略

日期: 2026-04-29 | 参与者: iven, Claude

背景

erp-ai 模块 Phase 1 MVP 已完成4 个分析端点 + Prompt 管理 + 脱敏 + 用量追踪),讨论后续产品方向和商业策略。

讨论要点

1. 业务闭环是最高优先

当前 HMS 流程在「执行追踪」环节存在断点。AI 解读产出的建议需要落地为可执行的随访计划,才能形成:

数据采集 → AI 解读 → 个性化建议 → 执行追踪(随访)→ 效果评估 → 再次调整

随访模块是执行追踪的天然载体,核心路径是将 health + ai + workflow 三者串联:

  • AI 分析结果自动生成随访计划(复查时间 + 关注指标 + 目标值)
  • 医生审核确认后执行
  • 下次随访时自动对比前后指标变化

2. 行业知识库分层设计

健康管理涉及医疗、医保、运动健身、养生等多领域,需分层建设:

  • 核心层(高精度):临床指南、药品说明书、检验参考范围 → 结构化知识 + 检索增强,控制幻觉
  • 常识层(宽覆盖):运动建议、饮食搭配、养生知识 → RAG + LLM 摘要,引用来源增加可信度
  • 本地化层(机构定制):体检中心套餐说明、注意事项、特色项目 → 支持租户自行维护

策略:核心层先做精,常识层逐步扩充,本地化层交给运营。

3. 商业模式:增值服务 + 按量付费

大模型 API 成本实打实AI 功能作为增值服务按量计费:

  • SaaS 基础订阅包含配额(如每月 100 次分析)
  • 超额按分析类型差异化定价(简单摘要便宜,复杂趋势分析贵)
  • 机构可预购包量享折扣
  • ai_usage 表已追踪 token/费用,计费基础已具备
  • 配额管控是商业化前提,需在 Phase 2 优先实现(防止上线被刷爆)

结论 / 达成共识

优先级排序(一致同意):

  1. 闭环打通 — AI 建议 → 随访计划 → 执行 → 效果对比
  2. 配额管控 — 租户配额校验,商业化前提条件
  3. 知识库 Phase 1 — 临床指南 + 检验参考范围结构化知识

产出物

  • 讨论文档:docs/discussions/2026-04-29-ai-product-strategy.md
  • 后续可转化为实施计划,关联到 erp-ai Phase 2/3 设计规格