MedCare AI 是面向缅甸健康服务需求的概念验证原型。我结合无服务器边缘计算与医学知识库，探索以较低延迟提供有据可查的健康信息支持。
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Cloudflare Worker
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使命：“人人享有健康”
2025 年，我参加了 Strategy First University 商业创新大赛，获得二等奖与影响力奖。我的想法很简单：健康服务不应成为奢侈品。为了让商业计划走出纸面，我开发了 MedCare AI 这一可运行原型，探索如何让不同预算、不同地区的用户通过网络获得健康信息支持。
架构：基于边缘计算的无服务器应用
为了提高不同地区用户的访问响应速度，我将 MedCare 设计为端到端的无服务器应用。
- 计算：托管在Cloudflare Workers上，将请求处理放到网络边缘，以降低响应延迟。
- 智能：由Meta 的 Llama 3.1 8B Instruct 大语言模型提供支持，用于快速响应用户指令与问题。
- 知识整合与检索增强生成（RAG）：MedCare 接入 MedQuAD、PubMed 与 RxNorm 等医学知识库，尝试让回答有可追溯的依据，减少模型凭空生成内容的情况。
原型验证的核心能力
MedCare AI 原型围绕商业模式中的三个关键环节开展验证：
基于知识检索的症状信息参考：引擎分析用户描述的症状，并交叉检索医学知识库，提供相关信息参考。
优先处理紧急情况的逻辑：系统预设高风险触发条件。例如，当用户输入“有人失去意识”时，原型会跳过常规对话，优先进入紧急应对提示流程。
- 研究摘要：通过从PubMed检索研究资料，将复杂疾病相关的临床研究整理成较易理解的摘要，降低普通用户阅读专业资料的门槛。
项目影响与认可
这个原型为我们在 2025 年竞赛中展示方案提供了概念验证依据，让 MedCare 从商业构想进一步走向可演示、可继续验证的技术方案。
这个项目体现了我对以人为本的技术的关注：通过实际原型，探索改善缅甸等新兴市场中医疗服务可及性的路径。
