GSoC 2026提案更新：OpenMRS 3.0中AI临床决策支持与分诊聊天机器人的架构框架 - AI与医疗健康

GSoC 2026提案更新：OpenMRS 3.0中AI临床决策支持与分诊聊天机器人的架构框架GSoC 2026 Proposal - Repo Management - OpenMRS Talk

环球医讯 / AI与医疗健康来源：talk.openmrs.org美国 - 英语2026-01-16 09:35:33 - 阅读时长2分钟 - 826字

该提案提出了一个在OpenMRS 3.0中集成人工智能的标准化架构框架，通过Sidecar API模式实现临床决策支持功能，包括基于患者生命体征和实验室数据的实时风险预警小部件和基于微前端的分诊聊天机器人，旨在将医疗系统从单纯的记录保存提升为主动临床辅助工具，同时确保资源密集型AI处理与核心系统隔离以维持稳定性，采用FHIR R4标准进行数据交换，并提供可扩展的技术基础以支持未来AI医疗应用的发展，为全球医疗资源有限环境下的临床决策提供智能化支持。

GSoC 2026提案更新

标题： [提案] OpenMRS 3.0中AI临床决策支持与分诊聊天机器人的架构框架

概述： 本项目旨在为将人工智能集成到OpenMRS 3.0中建立一个标准、可扩展的模式。我提议构建一个AI Sidecar API，与O3前端通信以提供两个高价值工具：

预测风险小部件： 基于患者观察数据（生命体征/实验室结果）的实时临床警报。
分诊支持聊天机器人： 基于微前端的助手，帮助临床医生进行基于症状的分诊和常见问题解答检索。

技术方法

Sidecar API (后端)： 我将开发一个Python FastAPI服务来托管机器学习模型和聊天机器人逻辑。这将资源密集型的AI处理与OpenMRS核心隔离，确保系统稳定性。
O3微前端(前端)： 我将使用React和TypeScript构建一个ESM (EcmaScript模块)，直接将预测小部件和浮动聊天机器人界面嵌入到患者病历中。
数据集成： 所有数据交换将遵循FHIR R4标准。前端将通过OpenMRS FHIR模块获取患者观察数据，并将其发送到Sidecar进行分析。
聊天机器人逻辑： 聊天机器人将使用检索增强生成(RAG)方法或决策树模型来辅助分诊，通过在预定义参数范围内操作确保临床安全性。