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。
项目交付成果
- "桥梁"： 一个O3小部件调用外部AI API的参考实现。
- 分诊机器人： 一个功能性的UI组件，引导临床医生完成分诊问题。
- 文档： 为未来开发人员提供如何向框架添加新"Sidecar"模型的指南。
请求最终社区反馈
- 一致性： 专注于Sidecar API + 聊天机器人的架构模式是否更好地符合社区2026年目标？
- 现有项目： 2026年路线图中是否有现有的**"O3临床决策支持"或"帮助聊天机器人"**项目，我应该将此提案合并到其中？
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