1、收集妊娠期女性健康数据（包括营养摄入记录、运动习惯、妊娠期糖尿病及高血压等相关生理指标），以形成大规模、多样化的数据集，供多模态大语言模型进行深度学习与训练，确保模型能够准确理解并响应孕妇的健康需求。
2、结合Agentic Workflow技术，构建智能化的健康监测流程，以及基于Knowledge-based RAG（基于知识的理性生成模型）的辅助问诊系统，实现孕妇健康状态的实时监测与个性化健康建议的生成。
3、开发针对孕妇的健康管理APP，作为连接孕妇-智能健康监测-专业医疗团队的桥梁，使孕妇能够便捷地记录健康数据、接收健康建议、预约问诊及获取专业医疗指导。
4、深入分析该健康管理APP的市场定位、用户需求及潜在商业模式，探索如何通过增值服务、会员制度等方式，提升用户体验，增加用户粘性。
5、探讨与多家医疗机构的合作模式，包括但不限于数据共享、临床实验协作、远程医疗服务接入等，同时规划APP的市场推广策略，包括社交媒体营销、合作伙伴推广、线上线下活动组织等。

项目背景：

1.孕期健康管理是确保母婴健康的重要一环。孕期糖尿病、高血压等疾病的发生率较高，且对孕妇与新生儿的健康可能造成长期的影响

  妊娠期糖尿病是妊娠期常见的合并症之一，这是由于妊娠后母体糖代谢产生异常，进而导致血糖持续偏高，引起糖尿病。妊娠期高血压表现为血压异常升高，伴或不伴蛋白尿和水肿。[1]

  妊娠期产妇血糖水平以及体重增长均会对妊娠结局造成一定影响，血糖异常增高会增加巨大儿、新生儿窒息、早产、胎膜早破的发生风险，体重增长过度或不足会增加巨大儿、剖宫产、新生儿窒息、低出生体重等不良妊娠结局的风险，应重视妊娠期血糖管理和体重控制，以降低不良妊娠结局发生。[2]

2.传统孕产健康管理存在不足之处

依赖医务人员经验：传统的孕产健康管理在很大程度上依赖于医务人员的个人经验和判断，这可能导致管理和治疗方案的主观性和不一致性。

纸质记录限制，缺乏全面性和是实时性：使用纸质健康记录可能导致信息的丢失、不完整或难以追踪。这种记录方式不仅效率低下，而且难以进行大规模的数据分析和挖掘。

个性化服务不足：由于传统孕产健康管理缺乏先进的数据分析和个性化建议技术，因此很难根据每个孕妇的独特情况进行定制化的健康管理方案。

3.大语言模型在医疗领域具有应用潜力

  近年来得益于深度学习技术进步以及基础算力提升，基于 Transformer架构的大规模语言模型 ( large language models，LLMs) 在 自 然 语 言 处 理 ( natural language processing，NLP) 领域取得革命性 进展。如 生 成 式 预 训 练 ( generative pre － trained transformer，GPT) 、双 向 编 码 器 表 征 ( bidirectional encoder representations from transformers， BERT) 、T5 等标志性模型，通过在海量文本数据基础上进行无监督预训练，具备了语义理解和逻辑推理能力，并在文本生成、翻译、问答等任务中表现卓越。大语言模型的发展推动研究人员和从业者探索其在医疗领域的应用潜力。医疗领域大量文献、电子健康记录、患者咨询文本数据为大语言模型应用提供了契机。将大语言模型应用于医疗领域能够为辅助诊断、医学研究、文档管理、医学教育等带来创新和变革。[3]

综上所述，孕期健康管理对母婴健康至关重要，但传统方式存在依赖医务人员经验、纸质记录缺乏全面性和实时性、个性化服务不足等问题。同时，市场上孕妇营养与运动指导资源虽多，却缺乏个性化、精准化服务。随着大语言模型（LLMs）在医疗领域的应用潜力逐渐显现，其强大的文本生成、理解和对话能力为解决上述问题提供了新契机。这类模型通过深度学习技术，能够处理和理解人类语言，并根据用户的具体情况进行个性化、动态化的建议生成，从而大幅提升妊娠期营养与运动管理的效率和效果。

[1]杨雅嵋,瞿大成,刘胜凤,等.个性化饮食指导结合有氧运动对孕前肥胖孕妇妊娠期糖尿病、高血压的预防作用研究[J].智慧健康,2023,9(18):257-260.

[2]郭丽霞,陈肖静,苏荣丽.妊娠期孕妇血糖、体重增长与不良妊娠结局关系[J].中国计划生育学杂志,2024,32(04):913-916+922.

[3]何剑虎,王德健,赵志锐,等.大语言模型在医疗领域的前沿研究与创新应用[J].医学信息学杂志,2024,45(09):10-18.

1、多模态大语言模型与个性化健康管理的深度融合：本项目将多模态大语言模型应用于孕妇妊娠期营养与运动的健康监测中，通过收集并分析妊娠期女性的多维度健康数据，模型能够精准理解并响应孕妇的个性化健康需求，提供定制化的营养建议与运动指导，实现了从数据收集到健康建议生成的全程智能化、个性化服务。

2、Agentic Workflow与Knowledge-based RAG的创新结合：结合Agentic Workflow技术，本项目构建了智能化的健康监测流程，能够实时监测孕妇的健康状态，并基于Knowledge-based RAG（基于知识的理性生成模型）的辅助问诊系统，自动生成个性化的健康建议。这一创新结合不仅提高了健康监测的准确性和效率，还实现了孕妇与专业医疗团队之间的无缝对接，为孕妇提供了更加便捷、高效的健康服务。

3、孕妇健康管理APP的市场定位与商业模式创新：本项目开发的孕妇健康管理APP，不仅作为连接孕妇、智能健康监测与专业医疗团队的桥梁，还深入分析了市场定位、用户需求及潜在商业模式。通过增值服务、会员制度等方式，APP不仅提升了用户体验，增加了用户粘性，还探索了与多家医疗机构合作的新模式，如数据共享、临床实验协作、远程医疗服务接入等，为孕妇提供了更加全面、专业的健康管理服务。

4、医疗机构合作模式的创新与突破：本项目与多家医疗机构建立了紧密的合作关系，实现了从数据收集、临床实验到市场推广的全链条合作。这种合作模式不仅促进了医疗资源的共享和优化配置，还推动了孕妇健康管理服务的标准化、专业化发展。同时，APP作为医疗机构服务延伸的一部分，与医院内部管理相结合，将互联网患者诊治融入医院诊治体系，实现了线上线下服务的无缝衔接，为孕妇提供了更加便捷、高效的健康管理服务。这一创新合作模式是对我国现有传统诊疗方式的突破尝试，为孕妇健康管理服务的发展注入了新的活力。

技术路线：

拟采用多模态大语言模型，结合Agentic Workflow与Knowlege-based RAG，构建一个为孕妇提供妊娠期营养与运动相关的健康监测与辅助问诊平台。拟与医院建立合作关系，针对妊娠期糖尿病、高血压等常见严重影响孕妇与新生儿健康的问题，开展相关临床实验，验证平台的有效性。最后构建相关App，进行市场推广。

预期成果：

1、学术论文：拟针对“基于人工智能的妊娠期营养数字疗法应用”这个课题，与温州医科大学附属第一医院共同开展相关科研实验，争取发表CCF B类以上会议或中科院2区及以上期刊一篇

2、专利申请：完成至少一项专利和软著的申请。

3、竞赛获奖：在研究初期参加大学生创新训练计划类的比赛，进行主要以论文为展示结果的成果输出；后续团队将参加互联网＋比赛，拓展该项目商业实践方面的应用，力求转化为实际商业成果；

4、开发软件：开发面向所有妊娠期孕妇的健康管理APP，孕妇可得到相关具体建议，定点医院可将其结合至内部管理之内；

1、2024.11-2024.12

   完成相关资料查阅：完成相关科技、商业模式、产业现状和前景的分析调查报告。

2、2025.1-2025.5

   相关技术和实物完成：完成有关技术的开发，基本完成相关商业模式的设计与应用；

3、2025.6-2025.8

4、2025.9-2025.10

   参加互联网＋比赛，完成赛前的准备工作。

   完成小程序、App的正式大众版本，完成相关专利、软著和医疗软件注册证的申请。

5、2025.11-2025.12

参加互联网+竞赛，完成第一个落地试点的总结，完善商业计划和相关技术。项目拟向三个及以上的其它试点进行推广，实现商业盈利。

6、2026.1-2026.3

结束互联网+竞赛的相关工作。完成“基于大语言模型的妊娠期孕妇营养与运动管理系统”的报告撰写。

7、2026.3至结题

   完成结题报告，准备结题答辩