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内容摘要
该帖子描述了一个个人项目，作者在两个周末内构建了一个微型AI驱动的电子健康记录系统。目标是探索AI辅助工作区是否可以改善护理计划和文档。该系统包括安全的患者注册、就诊记录、ICD-10/CPT/SNOMED搜索、结构化笔记记录和预约安排等功能。它还使用了六个AI代理来执行诊断预测、临床笔记审计等任务。该项目使用Next.js、Firebase、Genkit和Gemini构建，并且目前没有盈利。
观点分析
主流观点：许多用户称赞这个项目令人印象深刻且具有创新性，尤其是在短时间内完成的情况下。人们对AI在医疗保健中的潜力表现出普遍的兴奋。一些评论指出，主要挑战将是让专业人士采用新的EHR系统，因为许多人已经绑定到像Epic这样的成熟平台。一些用户表达了对开源该项目或参与其中的兴趣。然而，也有人对在没有机构支持或监管合规的情况下构建完整EHR系统的可行性表示担忧。总体而言，讨论反映了对项目雄心的赞赏和对其现实可行性的怀疑之间的混合观点。
SAAS工具
| SaaS | 网址 | 类别 | 功能/备注 |
|---|---|---|---|
| Firebase | https://firebase.google.com | 后端服务 | 身份验证、Firestore数据库 |
| Next.js | https://nextjs.org | Web框架 | App Router、TypeScript支持 |
| ShadCN | https://ui.shadcn.com | UI组件 | React设计系统 |
| Tailwind CSS | https://tailwindcss.com | CSS框架 | 实用优先样式 |
| Genkit | https://github.com/genkit-ai/genkit | AI框架 | 与Gemini集成 |
| Gemini 1.5 Pro | https://developers.generativeai.google | LLM | 大型语言模型 |
| React Hook Form | https://react-hook-form.com | 表单处理 | 验证和状态管理 |
| Zod | https://zod.dev | 模式验证 | 类型安全验证 |
| TypeScript | https://www.typescriptlang.org | 编程语言 | JavaScript静态类型 |
用户需求
难点/痛点:
- 医疗保健中文档和护理计划的碎片化
- 临床医生和患者缺乏用户友好的工具
- 专业人士难以尝试新的EHR系统
期待解决的问题:
- 提高患者注册和就诊记录的效率
- 提供结构化的笔记记录和合规检查
- 在临床工作流程中实现人工智能辅助决策
可能的解决方案:
- 集成现有工作流程的人工智能驱动的EHR系统
- 通过开源平台鼓励协作和反馈
- 通过定制化和以用户为中心的设计提高采用率
增长因素
有效策略:
- 聚焦特定且功能完整的范围以快速构建
- 使用熟悉且高效的科技栈（如Next.js、Firebase）
- 优先考虑用户测试和迭代开发
营销与获客:
- 通过开源共享吸引社区参与
- 通过个人项目建立强大的开发者档案
变现与产品:
- 初期不专注于盈利，但收集未来发展的反馈
- 强调产品市场匹配度，通过实际用例和用户测试
用户参与度:
- 鼓励潜在用户和开发者的反馈
- 在项目周围建立开源社区