【社会服务+社会公益赛道】药安心:多模态离线弱网用药安全智能

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【标签】 按所选赛道选择话题标签：生活娱乐/学习工作/社会服务/硬件交互，必须四选一；参加附加赛题的还可加选 社会公益 标签。（需要跟报名通过的赛道保持一致）

【标题】 【社会服务+社会公益赛道】药安心:多模态离线弱网用药安全智能
（示例：【生活娱乐赛道】+XXXX

【正文】 至少包含以下 4 个部分，可以增加额外的部分（比如自我介绍、经验总结、踩坑复盘等）

0. 先和大家打个招呼吧

• 你是谁:大一计科学生

• **你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：**简单地描述内心的想法和创意，然后将前后端的工作都交给他，我只需要作为验收官。即使知识浅薄，技术代码层面也不过关，也能制作出像样的可正常使用的软件，并且还能拥有不错的交互体验和日常用途。

• 让我觉得"原来这么简单"的瞬间

  语音识别，是我原本以为搞不定的坎。

  一开始我用的是浏览器的内置语音识别，识别率很差，方言完全不行。我觉得这个问题无解，因为做一个好的语音识别引擎，我需要学习的内容太多

  后来我直接对 TRAE 说：

  “语音识别太差了，我要换方案。你帮我用 getUserMedia 录音，然后自己写一个 WAV 编码函数把音频转成 16kHz 单声道，然后再 POST 到后端的 Whisper 做识别。”

  然后它就真的给我写了一个完整的 WAV 编码器——从 AudioContext 解码、重采样到 16kHz、PCM 16-bit 编码、WAV 文件头写入——全部手写，没有任何第三方库。我完全不懂音频编码是什么，但 TRAE 帮我跨过去了。

• 做这个项目的五天半里，我大概有60% 的时间是在"想清楚我要什么 + 跟 TRAE 对话"，真正"等它生成 + 验证"的时间只占 40%。这和以前我尝试学编程时的体验完全不同——以前是 80% 的时间在纠结语法和调试，20% 在想产品。

1. Demo 简介

• 是什么：产品形态：PWA（渐进式 Web 应用），基于 FastAPI 后端 + 纯 HTML/CSS/JS 单文件前端的轻量级 Web 系统。支持浏览器直接访问，可通过 Service Worker 实现离线缓存和桌面安装，无需下载 App。

  技术架构

  后端：Python FastAPI 异步框架 + Uvicorn ASGI 服务器 数据库：SQLite + WAL 模式（零配置、支持并发读写） AI 引擎：Ollama（Qwen2.5 系列本地推理，0.5B~7B）+ faster-whisper（本地语音识别）+ 百度 OCR（拍照识别药盒/报告）

  前端：单文件 SPA（HTML + CSS + JS），PWA 支持离线缓存和桌面安装，暗色模式自适应，iOS 风格底部弹窗动画

  
  
  
  
  
  
  
  

• 面向谁：核心用户：老年慢病患者及其家属,居住环境偏僻，且长时间存在弱网或断线的情况。目标人群患有高血压、糖尿病、冠心病等慢性病，日常需同时服用 3-8 种药物，面临多药联用冲突风险、服药遗忘、体检报告看不懂三大痛点。

• 主要功能：主要功能：

  1. 拍照识药 + 冲突检测：用户用手机摄像头拍摄药盒，百度 OCR 提取批准文号和药品名称，通过六层评分匹配策略（批准文号精确匹配 → 通用名精确匹配 → 商品名精确匹配 → LIKE 模糊匹配 → 反向 LIKE 匹配 → 数字部分回退）在 3701 种药品数据库中定位。选中的药品两两组合查询 drug_interactions 表，输出严重/中度/轻度三级风险报告（含机制说明和用药建议），同时检测同类重复用药和禁忌交叉验证。

  2. 语音问诊（三层多跳推理）：用户用自然语言描述不适症状，faster-whisper 本地语音识别转文字，后端通过三层推理引擎分析：第一层 96 个症状关键词直接匹配疾病；第二层在 14 个节点的疾病关系图上 BFS 宽度优先搜索（最大 3 跳，置信度衰减因子 0.75），推导并发症和间接风险；第三层将推导疾病与当前用药做禁忌交叉验证。返回因果链 + 鉴别诊断 + 分级行动建议。

  3. 体检报告解读 + 用药管理：拍照上传血常规/生化报告单，OCR 提取检验指标，与 lab_reference_ranges 表对比标注正常/警告/危险三级，Ollama AI 生成白话解读。配套服药记录管理、按星期设置的用药提醒、首页今日提醒汇总。

     
     
     
     

2. Demo 创作思路

• 灵感来源：我的奶奶今年 80+ 岁，居住在农村,患有高血压、糖尿病和冠心病，每天需要服用四种药物。有一次她感冒了，自己去药店买了布洛芬吃，结果胃出血住院，因为两种药物连用是有风险的，而药店的店员和她自己都不知道这个风险。

  而且她经常忘记吃药，或者重复吃药，早上吃了降压药，中午不记得又吃了一片，导致血压过低头晕摔倒。体检报告拿回来也看不懂，她完全不知道是什么意思，也不清楚该不该告诉医生调整用药。

  为了解决她的困难,以及想要对自己掌握的信息和内容制作成一个可以使用的软件,接触到了Trae

• 想解决的问题：我国 60 岁以上老年人中，超过 75% 患有至少一种慢性病，平均同时服用 4-6 种药物。存在三个核心问题：

  1. 药物相互作用风险隐蔽：多种药物联用可能产生协同毒性或相互拮抗，但老年人和家属缺乏便捷的检测手段。例如，阿司匹林与布洛芬联用会使消化道出血风险提升 3-5 倍，但多数人并不知情。

  2. 多科室处方缺乏统一管理：老年人常在不同医院、不同科室就诊，各科室开具的处方之间缺乏交叉审核，药物"打架"时有发生。

  3. 症状描述与疾病关联判断困难：老年人出现头晕、乏力、脚肿等症状时，难以判断是药物副作用、原有疾病进展，还是新发疾病，往往延误就诊。

• 为什么做这个方向：需求真实

  • 中国 2.6 亿 60 岁以上人口，1.8 亿患有慢性病，每年因药物不良反应住院的老年人超过 250 万例

  • 这些不良反应中，约 30% 是可以通过药物相互作用筛查提前预防的

  • 现有的药物查询工具（如丁香园用药助手）面向医生，操作复杂，老年人不会用

  方案可行

  • 手机拍照 + OCR 识别药盒，零学习成本

  • 本地 AI 模型（Ollama）保障隐私，无需联网上传数据

  • 中文语音输入适配老年人操作习惯，解决打字困难

  • 技术栈轻量（Python + SQLite + 单文件前端），部署成本近乎为零

  社会价值

  • 降低老年人因药物相互作用导致的住院率和死亡率

  • 减轻家庭照护负担，减少"一人住院、全家奔忙"的局面

  • 推动 AI 技术从"炫技"走向"普惠"，让技术真正服务于弱势群体

3. Demo 体验地址（三选一）

• yaoanxin-提交版.zip (460.2 KB)

• 因云端服务器不稳定，完整版的体验内容暂时还没办法做到上线部署（包含本地的大模型等内容）https://www.bilibili.com/video/BV13KMt6HEz5/?spm_id_from=333.1387.list.card_archive.click&vd_source=a0f9ef573da5ec92244f2384863d0a15 该链接则展示了有关图片识别 语音识别 病理分析的内容

4. TRAE 实践过程

• 因pc端部分数据丢失，现使用手机端云端查看开发历程和截图记录以及部分Session ID

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5. 对应的报名审核通过的帖子链接

Session ID 在哪找？ Session ID 是 TRAE 每段对话任务的唯一标识，用来证明作品确实由 TRAE 开发完成。请在创作时保留关键任务的对话记录，发帖时附上对应 Session ID——双击 TRAE 的对话复制出来即可。（如下图）

[用户18]

这样，你有一票了，

图没有，删干净？

[用户48541]

给大神点赞。方便也投我一票【学习工作】文档脱敏与还原系统 管理

[u4386376571432256]

谢谢,第五项我没有删除,以为是需要一起附带交上去的

[用户18]

@u4386376571432256

第五项我没有删除,

哦，原来如此

@u4386376571432256

谢谢

不用客气，大佬要不要也支持我一票 ？如果不方便的话也没有关系，我依旧支持大佬