智能疫苗查漏补种智能体创建逻辑和步骤

以下是创建智能疫苗查漏补种智能体的完整技术方案，涵盖数据整合、核心功能设计、技术选型及实施步骤：

一、需求分析与架构设计

1.1 核心需求

• 数据整合：对接多源疫苗接种记录（医院HIS系统、社区卫生站、纸质档案等）。
• 规则引擎：根据国家免疫规划（如中国NIP）动态配置疫苗接种计划。
• 智能提醒：自动识别漏种/延迟接种，生成补种建议。
• 多端交互：支持医生端（PC管理平台）、用户端（小程序/APP）的实时查询与通知。

1.2 系统架构

二、关键技术实现

2.1 数据整合与处理

• 多源数据接入：

  • 电子健康档案（EHR）：通过FHIR协议或API对接医院系统。
  • 纸质档案数字化：使用PaddleOCR识别扫描件/照片中的接种记录。
  • 第三方平台：集成支付宝/微信疫苗接种接口。

• 数据标准化示例：

  # 将不同格式的疫苗名称统一为标准术语
  def standardize_vaccine_name(name):
      mapping = {
          "新冠疫苗": "新型冠状病毒灭活疫苗",
          "HPV二价": "人乳头瘤病毒疫苗（双价）",
          # ...其他映射规则
      }
      return mapping.get(name, name)
  

2.2 规则引擎设计

• 疫苗接种规则库（部分示例）：

  疫苗名称	接种对象	剂次	间隔要求	补种规则
  乙肝疫苗	新生儿	3	0-1-6月	超期未种需补足剩余剂次
  麻腮风疫苗	8月龄儿童	2	第1剂后≥6个月	3岁以上未接种者需补2剂

• 动态规则配置：

  {
    "vaccine_rules": {
      "HepB": {
        "doses": 3,
        "schedule": [0, 1, 6],
        "grace_period": 30  // 允许延迟天数
      }
    }
  }
  

2.3 智能补种算法

• 漏种检测逻辑：

  def check_missing_vaccines(record, rules):
      missing = []
      for vaccine, rule in rules.items():
          received = record.get(vaccine, [])
          if len(received) < rule['doses']:
              last_dose_time = received[-1] if received else None
              # 计算是否超过允许间隔
              if last_dose_time and (current_time - last_dose_time) > rule['grace_period']:
                  missing.append(vaccine)
      return missing
  

• 补种优先级模型：

  def prioritize_vaccines(missing_list):
      # 根据紧急程度（如传染病高发期）和年龄优先级排序
      priority_rules = {
          "high": ["麻腮风", "脊灰疫苗"],
          "medium": ["百白破", " Hib疫苗"],
          "low": ["水痘疫苗"]
      }
      # ...排序逻辑
  

三、技术选型清单

四、典型应用场景

4.1 儿童疫苗查漏

• 输入：某儿童接种记录（乙肝1剂、脊灰2剂）。
• 分析：
  • 乙肝需补2剂（间隔6个月）
  • 脊灰需补1剂（4岁加强针）
• 输出：

  {
    "recommendations": [
      {"vaccine": "乙肝疫苗", "due_date": "2024-06-01"},
      {"vaccine": "脊灰灭活疫苗", "due_date": "2024-09-01"}
    ]
  }
  

4.2 成人加强针提醒

• 输入：用户接种记录（新冠疫苗2剂，最后一剂时间为2021-05-01）。
• 分析：
  • 当前政策要求60岁以上人群接种第4剂（间隔≥3个月）。
• 输出：生成接种提醒并推送至社区卫生服务中心。

五、安全与合规设计

1. 数据脱敏：

   -- 对身份证号、电话号码进行部分隐藏
   UPDATE records SET id_card = CONCAT(LEFT(id_card,6), '******', RIGHT(id_card,4));
   

2. 访问控制：基于RBAC模型，限制医生/管理员的数据查看权限。
3. 审计日志：记录所有数据访问和修改操作，符合《个人信息保护法》要求。

六、实施路线图

七、扩展性设计

• AI增强：引入NLP解析医生手写记录，或通过时序预测模型优化补种时间推荐。
• 区块链存证：将接种记录上链（如Hyperledger Fabric），确保不可篡改。

总结：通过"数据整合-规则建模-智能决策-多端触达"的全流程设计，可构建覆盖千万级用户的疫苗查漏补种系统。实际落地需结合地方疾控政策动态调整规则库，并建立与社区卫生机构的闭环协作机制。