开发AI中医APP需要整合移动开发与AI能力，核心模块建议采用以下架构： 技术栈组合 - 跨平台框架：Flutter（iOS/Android统一代码） - 后端：Python FastAPI + TensorFlow Serving - 数据库：MongoDB（存储非结构化诊断数据） 关键功能代码示例 ```dart // Flutter问诊页面状态管理 class DiagnosisProvider with ChangeNotifier { List<Symptom> _selectedSymptoms = []; String? _tongueImagePath; Future<String> getDiagnosis() async { final response = await http.post( Uri.parse('https://api.tcm.ai/v1/predict'), body: jsonEncode({ 'symptoms': _selectedSymptoms.map((e) => e.code).toList(), 'tongue_image': base64Encode(File(_tongueImagePath!).readAsBytesSync()) }) ); return response.body['pattern']; } } ``` 数据处理管道示例 ```python # 舌象预处理服务 @app.post("/preprocess") async def preprocess_tongue(img: UploadFile): img_array = np.frombuffer(await img.read(), dtype=np.uint8) processed = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(img_array, 1), cv2.COLOR_BGR2LAB) return {"processed": processed.tolist()} ``` 我在以往的开发过程中，碰到过以下几点需要格外小心的地方： - 中医术语与ICD编码的映射需要建立专业词表 - 移动端图像采集受光线影响大，需强制白平衡校准 - 问诊逻辑树深度不宜超过5层，避免用户流失 [2025-08-09 17:39:47 | AI写代码神器 | 363点数解答]