基于人工智能的慢性阻塞性肺疾病用药依从性管理与随访平台，融合多智能体识别、RAG 智能问答与数字化 CRF，赋能规范化慢病管理
我国 40 岁以上人群 COPD 患病率达 13.7%，约 1 亿患者。疾病反复急性加重导致高住院率与高死亡率，是重大公共卫生挑战。
吸入制剂操作复杂、患者自我管理意识不足，COPD 用药依从性仅 40%–60%，不规范用药导致频繁急性加重与肺功能快速下降。
传统纸质 CRF 沟通效率低、数据难追溯，社区随访断裂严重，缺乏连续的数字化管理工具来监测患者长期用药与症状变化。
评估智能助手对 COPD 患者用药依从性、疾病认知与生活质量的干预效果。
RCT 设计验证 AI 辅助干预对用药依从性和临床结局的改善。
知情同意
基线 CRF 采集
OCR 处方识别
多智能体自动填表
RAG 智能问答
每日打卡提醒
量表评估
依从性追踪
趋势分析
结局评价
医生端 + 患者端双向协同 | 覆盖入组到终访全生命周期
涵盖基线信息、月度随访、肺功能、用药方案等完整数据采集表单，支持多标签页动态切换，所有字段严格对齐 CRF 规范。
拍照上传身份证、病历、处方、肺功能报告、药瓶标签，多智能体 (CrewAI) 自动识别并回填表单字段，大幅减少手工录入。
基于 RAGFlow 知识库的患者端 AI 助手，回答 COPD 用药、吸入技术、症状管理等问题，提供循证医学支持的个性化指导。
患者每日完成用药打卡、症状记录等任务，系统自动追踪完成率并生成依从性趋势图，激励持续参与。
分类推送 COPD 用药指导、吸入装置操作演示、康复锻炼等教育视频，帮助患者建立正确的自我管理观念。
整合患者列表、随访进度、数据总览的一站式工作台，支持快速检索、数据导出与多维度统计分析。
融合 PaddleOCR 本地识别与 CrewAI 多智能体架构（ImageReader → Classifier → FormFiller），通过视觉大模型实现医疗文档的精准识别与结构化提取。
身份证 / 医疗封面
姓名、性别、出生日期、民族
门诊/住院病历
诊断年份、既往病史
门诊处方 / 药品清单
药名、剂型、剂量、频次
PFT 检查单
FEV1、FEV1%、FEV1/FVC、FeNO
吸入喷剂药瓶标签
品牌、规格、总揿次、剩余剂量
CrewAI 三智能体协作流程
视觉大模型
Qwen-VL 图像理解
文档类型分类
路由匹配策略
结构化提取
自动回填表单
患者通过手机端随时获取用药指导与健康知识，AI 助手基于 COPD 专业知识库实时响应。
系统内嵌四大核心量表，覆盖用药依从性、症状评估、疾病认知与生活质量，每次随访自动评分并纵向追踪。
Adherence to Refills and Medications Scale，评估服药与续方依从性。
COPD Assessment Test，量化 COPD 对日常生活的影响程度。
慢阻肺知识与认知评估问卷，衡量患者对疾病的理解程度。
EuroQol 五维度五水平健康效用量表，评估整体健康相关生活质量。
所有基线与随访数据自动入库，医生可在管理后台实时查看患者进度、量表得分与用药依从性变化趋势。
| 📋 筛选号 | 👤 姓名 | 🕐 随访月 | 📊 ARMS | 🩺 CAT | 🌟 EQ-VAS | 🫁 FEV1% | 💊 依从性 | 📌 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
FW-COPD-001 |
张某某 | 第 3 月 | 16 分 | 18 分 | 72 | 58% | 良好 | 随访中 |
FW-COPD-002 |
李某 | 第 2 月 | 28 分 | 24 分 | 55 | 42% | 较差 | 需干预 |
FW-COPD-003 |
王某某 | 第 4 月 | 14 分 | 8 分 | 80 | 65% | 良好 | 随访中 |
FW-COPD-004 |
陈某 | 第 1 月 | 24 分 | 15 分 | 63 | 50% | 一般 | 随访中 |
FW-COPD-005 |
赵某某 | 第 6 月 | 13 分 | 6 分 | 85 | 68% | 良好 | 已完成 |
患者端打卡与医生端随访数据自动合并，无需手动对账，实时掌握患者管理全貌。
ARMS、CAT、EQ-5D-5L 评分逐月可视化，直观呈现干预效果与症状变化轨迹。
按筛选号、姓名、手机号快速查找患者，支持依从性等级、CAT 分段等高级筛选。
依从性骤降、CAT 评分飙升自动标红预警，帮助医生及时识别高危患者并介入。
管理员、医生、患者三级权限隔离，敏感数据加密存储，符合临床研究合规要求。
支持 Excel / CSV 一键导出，无缝对接统计分析软件（SPSS、R、SAS）用于科研。
在线电子签名知情同意书，OCR 识别身份证自动填入人口学信息，确认纳入/排除标准后完成入组。
首诊 CRF 录入基本信息、既往史、用药方案、肺功能检查结果。智能识别处方与检查报告，一键回填。
每月完成 ARMS + CAT + 吸入装置评分。患者端每日打卡、AI 问答、教育视频持续干预用药行为。
第 6 月完成 EQ-5D-5L 终访评估 + App 使用体验调查，汇总数据进行疗效分析与论文报告。
通过每日打卡提醒、AI 用药问答、吸入技术指导与健康教育视频的综合干预，预期显著提升患者用药依从性与生活质量。
干预前后对比（目标值）