基于Ai Coding,20天完成一个基于大模型的医学分析系统：Ai体征分析助手

1.Ai Copilot 实践与应用... 1

2.Ai Coding 带来的好处与挑战... 1

2.1 带来的好处... 2

2.2 面临的挑战... 2

3.Ai 体征分析助手项目介绍... 2

3.1 业务介绍... 2

3.2 技术体系... 7

4. 总结... 8

基于 Ai Coding ， 20 天完成一个基于大模型的医学分析系统： Ai 体征分析助手

我是一名长期使用C#开发后台服务与数据库的开发者，在短短20天内，独立完成一个跨前后端、贴合医疗健康场景分析的完整系统（Ai体征分析助手）是未曾想过的。得益于AI Coding工具的深度实践与应用和医疗领域大模型的应用，让我对AI时代的软件开发有了全新的认知。

1.Ai Copilot 实践与应用

在本次Ai体征分析助手的开发过程中，我全程以VSCode+AI Copilot为核心开发工具，前期自己写了一个简单的想法和需求，但是需求变更很大。AI Copilot全程参与了其他环节：界面生成、代码开发、前后端测试、合理化建议等，需要开发者与工具形成高效配合。有三个实践感悟：

**　　首先，** AI Copilot 的付费模式性价比高，我只是个人付费版本，不是专业版本，相较于聘请专业的前后端开发人员，付费工具的成本几乎可以忽略不计，无需担心沟通成本、时间协调等问题，一般干到晚上10点，有时候早上5点起来接着干。

**　　其次，** AI Copilot 能够实现前后端代码的协同生成，大幅缩短开发周期。以往前端、后端分开编写代码，花费大量时间。本次开发中，我只需明确需求（例如"开发一个医学影像上传接口，对接后端PostgreSQL数据库"、"开发前端影像上传组件，适配电脑端和手机端浏览器"等），AI Copilot就能生成对应的后端Flask接口代码、前端Vue组件代码，甚至自动生成接口调用示例和调试代码。当然，还有其他代码提示、合理化建议等方面的优势。

**　　最后，** AI 生成代码逻辑需要开发者亲自 review 验证。AI Copilot虽然能快速生成代码，但是无法完全理解项目的整体架构逻辑和业务细节，偶尔会出现代码逻辑不严谨、参数缺失、安全漏洞（例如用户认证逻辑不完善、支付接口签名错误）等问题。因此，结合项目需求调整逻辑、补充细节、修复漏洞等。

2.Ai Coding 带来的好处与挑战

20天的开发历程，从全新的医疗场景需求，到可正常运行的跨端系统，AI Coding给我带来的不仅是开发效率的提升，更有对职业发展、工作生活方式的深刻影响。

2.1 带来的好处

（1）大幅提升开发效率，降低小团体与个人创业的门槛。我原本只擅长C#后端开发，对Python、Vue、TypeScript等技术并不熟悉，但是借助AI Coding，顺利完成接口开发、前端页面、跨端适配等，20天开发周期，相较于传统开发模式大幅缩减开发周期，全程无需依赖其他开发者，让个人创业的门槛大幅降低。

（2）改变工作与生活的模式，让零碎时间发挥更大价值。以往开发一个完整的项目，往往需要集中大量的整块时间。这种开发模式无需集中整块时间，既能兼顾全职工作，又能利用零碎时间做自己喜欢的事情。但是，在"高效利用时间"的同时，也会促使人更加有压迫感，所以需要个人来调节状态。

（3）打破技术壁垒，为跨界开发提供了更大可能。跨界开发需要花费大量时间学习新的技术栈，我原本专注于C#后端服务与数据库开发，但在本次项目开发中，短短20天，打破技术边界，一个人使用AI Coding完成python、vue、数据库、大模型等整合。

2.2 面临的挑战

**　　（** 1 ）普通工程师面临失业风险，技术门槛重新定义。AI Coding能够快速生成基础代码、完成重复性开发工作，这对于从事基础代码编写的普通工程师而言，未来面临很大失业风险。

**　　（** 2 ）行业对创新与设计人才的需求大幅提升。AI Coding解决"怎么写代码"的问题，但无法解决"写什么代码""为什么要这么写"的问题，这意味着，不再是会写代码就能立足，更需要具备需求梳理、架构设计、产品创新能力的人。

**　　（** 3 ） AI Coding 并非 " 零门槛 " ，不懂编程的人难以独立完成工程项目。AI Coding的核心价值是"辅助"，而非"替代"------它需要开发者具备基本的编程知识、逻辑思维能力，能够明确需求、梳理逻辑、review代码等。AI Coding降低了软件开发"技术门槛"，但并未消除门槛，它更适合有一定编程基础、能够与AI高效配合的开发者，而非完全不懂编程的"小白"。

3.Ai 体征分析助手项目介绍

3.1 业务介绍

Ai体征分析助手的口号："让医疗更智慧，让健康更普惠"。

Ai体征分析助手依托先进的人工智能专业模型，能够精准解读和分析各类医学影像与健康数据，全面覆盖普通大众的基础健康筛查需求。

**　　- **** 医学影像 ** ： CT 扫描、核磁共振 (MRI) 影像、组织病理成像等

**　　- **** 临床影像 ** ：胸部 X 光片、皮肤科图像、眼科图像等

**　　- **** 医疗数据 ** ：医生诊断病历、电子健康记录 (EHR) 、解剖特征数据

后台人工智能医学模型，已经在多项临床相关基准评估中展现出稳定、可靠的基础性能，能够为分析结果提供有力的技术保障，确保分析建议的科学性、参考性。

Ai体征分析助手有四大核心优势，能够切实解决大家在健康筛查、就医过程中遇到的痛点问题：

**　　（1）居家提早筛查**：在家即可完成初步健康筛查，主动预防疾病，守护普通大众的健康。

**　　（2）高效便捷**：快速分析影像与病历，缩短就医等待时间，缓解就医焦虑。

**　　（3）打破地域和资源壁垒**：让优质医疗AI资源跨越地域，特别是让偏远地区的普通大众也能享受到优质的AI医疗服务。