评估与康复服务平台

01 / 场景

场景与约束

健康评估的难点在于“一次检测”和“持续服务”之间的距离。设备采集的数据、问卷、视频评估往往各自独立，评估完给一份报告就结束，后续训练与随访接不上。同时这类系统对数据的严谨性要求更高：每个数值要有来源，每份报告要能解释，设备校准与采集条件要记录在案。

• 传感器、视频、问卷数据分散，难以形成完整档案
• 设备连接与校准依赖人工操作，数据质量不稳定
• 报告生成链条长，失败难以定位与重试
• 评估之后缺少训练、随访与服务的连续性

02 / 方案

方案构成

平台围绕个人健康档案组织数据：采集端负责设备连接、校准与离线缓存，评估服务把多模态数据统一成评估记录，计算链路按专业规则产出指标，报告服务用结构化模板生成可解释的报告，服务层承接咨询、训练计划、随访与权益。每一环都有状态，失败可见、可重试。

• 采集端：BLE/IMU 设备连接、校准、离线缓存与上传
• 评估服务：视频、传感器、问卷、图像统一建模
• 计算链路：滤波、活动度、关键点与专业规则
• 报告服务：结构化模板、字段约束、版本与重试
• 服务闭环：咨询、处方、训练、随访、订单与权益

03 / 技术

技术要点

移动端用 Flutter，通过 FFI 调用 C/C++ 适配层处理部分设备的私有协议，解决 Flutter 生态对 BLE 与 IMU 支持不足的问题；数据经统一格式入库后由计算服务处理，滤波与姿态解算使用 EKF 等方法，视频侧复用关键点检测；报告由模板驱动生成，字段与枚举受约束，避免出现无法核对的自由文本结论。

• 移动端：Flutter + FFI/C++ 适配 BLE 与 IMU
• 算法：EKF、活动度计算、视频关键点、规则引擎
• 服务：评估与报告服务、状态机与重试
• 数据：多模态统一模型、档案与随访记录

04 / 交付

交付与验收

这类系统的验收要能回答“这个数字是怎么来的”。交付时会同步给出采集条件、校准流程与计算口径说明，配合样本数据做端到端验证，确保从设备到报告的每一步都可以复现。

• 设备适配清单与校准流程
• 采集端与评估服务可运行版本
• 计算口径说明与验证样本
• 报告模板与字段字典
• 随访与服务流程说明
• 验收清单（含异常与重试场景）

05 / 边界

可复用与边界

设备接入、多模态评估、结构化报告与随访闭环可以复用到体能测评、职业健康、慢病管理等场景。必须明确的边界：本类平台输出的是评估与训练建议，不构成医疗诊断结论，涉及诊疗的行为须由具备资质的机构与人员完成；设备校准与采集姿势直接影响数据质量，需要在流程上约束；健康数据属于敏感个人信息，采集、存储与共享须符合授权范围与相关法规要求。

• 可迁移：体能测评、职业健康、慢病管理
• 合规：不输出诊断结论，健康数据按敏感信息管理
• 依赖：设备校准与采集流程的规范性