AI 诊断软件系统开发：从工程视角拆解一套可落地的技术架构

AI 诊断并不是一个“模型跑起来就完事”的项目，它更像一套​复杂的软件系统工程​：数据、模型、服务、合规、性能与稳定性，任何一环掉链子，都会让系统失去实际价值。

本文从​系统开发与工程实现角度​，拆解一套 AI 诊断软件系统的核心技术结构，重点放在「怎么设计」「怎么落地」，而不是空谈 AI 能做什么。

一、系统整体架构设计

从工程上看，一套成熟的 AI 诊断系统通常采用分层 + 微服务化架构：

接入层（Web / App / HIS 接口）   ↓业务服务层（诊断流程、规则引擎、权限控制）   ↓AI 服务层（模型推理、特征处理、模型管理）   ↓数据层（结构化数据 + 非结构化数据）   ↓基础设施层（算力、容器、监控、日志）

这种设计的核心目标只有两个：

• 解耦 AI 与业务

• 保证系统可扩展、可运维、可监管

二、数据层：AI 诊断系统的地基

1. 数据类型划分

在实际项目中，诊断相关数据至少包含四类：

• ​结构化数据​：检查指标、化验数值、病史记录

• ​半结构化数据​：表单、电子病历 JSON

• ​非结构化数据​：影像、语音、文本描述

• ​实时数据​：可穿戴设备、监护设备流数据

工程实践中通常采用​混合存储方案​：

• 关系型数据库：业务主数据、用户数据

• 文档数据库：病历、诊断记录

• 对象存储：影像、音频、原始文件

• 时序数据库：连续监测数据

2. 数据治理与版本控制

这是很多 AI 项目失败的原因之一：

• 原始数据不可追溯

• 模型训练数据与线上数据不一致

• 数据被“手动修过”却无记录

推荐实践：

• 所有诊断输入数据 不可变存储

• 建立数据版本号（dataset\_version）

• 训练、验证、线上推理数据严格区分

三、AI 诊断模型服务化设计

1. 模型不是“直接调用”

在工程上，模型永远不应该直接被业务系统调用，而是包装成​独立 AI 服务​：

业务服务 → AI Gateway → 模型推理服务

这样做的好处：

• 模型可独立升级

• 不影响业务系统稳定性

• 便于 A/B 测试和回滚

2. 推理服务的典型结构

一个成熟的诊断模型服务通常包含：

• 输入校验模块（防止异常数据）

• 特征处理模块（与训练时一致）

• 模型推理模块

• 结果后处理模块（置信度、规则修正）

{  "diagnosis": "高风险",  "confidence": 0.87,  "explain": ["指标A异常", "症状B匹配"],  "model_version": "v2.3.1"}

四、诊断逻辑：AI + 规则的混合模式

纯模型输出在真实诊断场景中​不可直接使用​。

工程上更常见的是：

• AI 模型负责概率判断

• 规则引擎负责安全兜底

例如：

• 模型给出“低风险”

• 但规则发现关键指标超过阈值

• 系统自动升级为“需人工复核”

这种设计可以显著降低系统风险，也更容易通过审核与监管。

五、解释性与可审计设计

AI 诊断系统必须回答一个问题：

“你为什么给出这个结论？”

工程实现方式包括：

• 特征贡献度输出

• 规则命中记录

• 决策链路日志

每一次诊断都应具备：

• 输入数据快照

• 使用的模型版本

• 规则执行路径

• 输出结果与置信区间

这些内容不是“附加功能”，而是​系统设计阶段就必须存在的模块​。

六、性能与稳定性设计

1. 高并发推理的常见手段

• 模型服务无状态化

• 容器水平扩展

• 推理请求批量化

• GPU/CPU 混合部署

2. 异常兜底策略

工程上必须假设：

• 模型服务会超时

• 数据会缺失

• 某些输入不符合训练分布

兜底方案包括：

• 超时自动降级为规则判断

• 返回“无法判断”而不是错误结论

• 强制人工介入标记

七、合规与权限控制的工程实现

即使不讨论政策层面，从系统角度也必须做到：

• 角色权限分级（开发、医生、审核）

• 数据脱敏访问

• 全链路访问日志

• 操作可追溯、不可篡改

推荐将​权限控制与诊断逻辑彻底解耦​，避免业务逻辑污染安全边界。

八、总结：AI 诊断是系统工程，不是模型工程

真正能上线、能长期运行的 AI 诊断软件系统，具备以下特征：

• 模型只是系统的一部分，而不是全部

• 数据、规则、审计同等重要

• 架构优先于算法炫技

• 可控、可解释、可回滚

如果你从一开始就把 AI 诊断当成软件工程项目而不是“训练一个模型”，后续的开发、维护与扩展成本都会低很多。