AI宠物运动康复诊疗助手系统

快速体验

我需要开发一个AI宠物运动康复诊疗助手系统，帮助兽医快速诊断宠物运动损伤并生成个性化康复方案。

系统交互细节：

1. 输入阶段：兽医上传宠物受伤部位的X光片或超声影像，并填写基础信息（品种、年龄、体重、运动习惯）

2. 图像分析：系统通过LLM文本生成能力结合图像识别，自动标注损伤部位并生成医学描述报告

3. 方案生成：基于损伤类型和宠物特征，调用文生图功能生成3D动态康复动作示意图

4. 语音合成：将康复方案中的关键步骤转换为语音指导，方便宠物主人执行

5. 输出整合：系统生成包含图文报告、康复计划表和语音指导的完整诊疗包，支持PDF和移动端查看

注意事项：需确保医学描述的准确性，提供兽医人工复核功能，并支持方案二次编辑。

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作为一名长期关注宠物医疗行业的开发者，最近尝试用AI技术解决兽医诊疗中的痛点——宠物运动损伤康复方案定制化问题。这个AI宠物运动康复诊疗助手系统从构思到实现，整个过程给我带来了不少启发，特别是如何将多种AI能力整合到实际工作流程中。以下是开发过程中的关键要点和经验总结。

需求分析与功能设计
宠物运动损伤诊断需要结合影像学分析和临床经验。系统首先需要解决兽医的两个核心需求：一是快速准确识别损伤部位，二是生成可执行的康复计划。设计时采用分步交互模式，先收集基础信息再逐步深入分析，避免一次性输入过多内容造成使用负担。

多模态数据处理流程
系统最关键的是处理影像和文本的协同分析。当兽医上传X光片后，通过图像识别技术自动标记异常区域，同时LLM会将这些视觉特征转化为规范医学描述。例如髌骨脱位的分级描述、韧带撕裂的方位标注等，既保留专业术语又确保可读性。

动态康复方案生成
基于损伤类型和宠物特征（如犬种体型差异），系统会组合预设的康复模块。最实用的功能是通过文生图生成的3D动态示意图，能直观展示"被动关节活动"或"水中行走训练"等动作要领，比文字说明效率提升明显。测试时发现，加入重量分布热力图后，兽医对方案的信任度显著提高。

人机协作机制
为保障医疗安全，系统在三个环节设置人工复核点：影像标注确认、康复动作合理性检查、最终方案审核。兽医可以随时调整AI生成的关节活动角度、训练频次等参数，所有修改会被记录用于模型迭代。这种"AI初筛+人工优化"的模式既节省时间又确保专业性。

输出交付优化
最终的诊疗包采用分层设计：给兽医的完整报告包含病理机制分析，给宠物主人的简易版则侧重操作指导。语音合成功能特别实用，将"每天2次10分钟冷敷"这样的指令转换成带倒计时提示的语音，实测能减少主人50%的操作失误。

持续改进方向
目前正在收集临床反馈优化模型，发现两个重点：一是需要增加常见犬种的运动特征库（如柯基与金毛的腰椎受力差异），二是要开发康复进度跟踪功能，通过主人上传的随访视频进行效果评估。

在InsCode(快马)平台开发这个项目特别高效，它的多模型协作能力完美支持同时调用图像识别和文本生成，部署时直接打包成web应用，兽医同事通过链接就能试用。最惊喜的是AI对话区能快速测试不同提示词对报告质量的影响，省去了大量本地调试时间。对于需要整合多种AI能力的医疗类项目，这种全流程在线的开发方式确实能事半功倍。

快速体验

我需要开发一个AI宠物运动康复诊疗助手系统，帮助兽医快速诊断宠物运动损伤并生成个性化康复方案。

系统交互细节：

1. 输入阶段：兽医上传宠物受伤部位的X光片或超声影像，并填写基础信息（品种、年龄、体重、运动习惯）

2. 图像分析：系统通过LLM文本生成能力结合图像识别，自动标注损伤部位并生成医学描述报告

3. 方案生成：基于损伤类型和宠物特征，调用文生图功能生成3D动态康复动作示意图

4. 语音合成：将康复方案中的关键步骤转换为语音指导，方便宠物主人执行

5. 输出整合：系统生成包含图文报告、康复计划表和语音指导的完整诊疗包，支持PDF和移动端查看

注意事项：需确保医学描述的准确性，提供兽医人工复核功能，并支持方案二次编辑。

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