AI / Health
智能健康管理
AI驱动的个人病例分析
Created 2025-06-27Updated 2025-06-28
安全上传体检报告，获取 AI 智能分析，并追踪长期健康趋势（强调隐私与可回溯）。
AIHealthPrivacyTrends
Background
为什么做
- 体检报告“可读”不等于“可行动”。这个项目的目标是把体检数据翻译成更可理解的洞察，并能长期追踪变化。
Scenario
应用场景
- 上传体检报告，快速获得解释与风险提示。
- 长期趋势跟踪：关注指标变化，而非一次性结果。
- 以隐私为前提的个人健康数据管理。
Delivery
实现了什么
- 报告上传入口
- AI 分析结果呈现
- 趋势与历史记录
Flow
关键路径（从打开到完成一次任务）
Upload → Parse → Analyze → Track
Evaluation
体验时看什么
- 信息架构：结构是否“可扫读”。
- 关键动作：检索、预览、导出等路径是否顺畅一致。
- 稳定性：反馈是否及时、边界是否考虑。
Screenshots
UI snapshots
用截图快速理解页面结构、视觉层级与交互状态。
Case Study
从背景到交付：完整梳理
展开你关心的部分即可（减少信息噪音，密度更高）。
Background
为什么做
→
Background
为什么做
体检报告“可读”不等于“可行动”。这个项目的目标是把体检数据翻译成更可理解的洞察，并能长期追踪变化。
Scenario
应用场景
→
Scenario
应用场景
- 上传体检报告，快速获得解释与风险提示。
- 长期趋势跟踪：关注指标变化，而非一次性结果。
- 以隐私为前提的个人健康数据管理。
Delivery
实现了什么
→
Delivery
实现了什么
- 报告上传入口
- AI 分析结果呈现
- 趋势与历史记录
- 登录/注册与权限入口
Design
设计要点
→
Design
设计要点
- 把“安全感”做成体验：显式说明隐私与数据边界。
- 洞察要可回溯：用户需要看到历史与变化。
Tech
技术实现
→
Tech
技术实现
- 文档/图像解析与结构化
- 分析结果的可追踪数据模型
Try it
看完介绍，继续探索
建议沿着项目的核心流程进行体验（如搜索、预览、导出、播放等），以评估信息结构与交互一致性。
Live preview
部分站点可能因为安全策略无法被嵌入；遇到空白时请用上面的 Open live。
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