快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI康复训练计划智能生成系统，帮助运动康复师快速创建个性化康复方案并生成3D演示动画。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：康复师输入患者基本信息（年龄、伤病史、康复目标等）和评估数据（关节活动度、肌力测试结果等）
   2. 计划生成：系统使用LLM文本生成能力，结合医学知识库自动生成分阶段的康复训练计划
   3. 3D可视化：通过文生图功能将训练动作转化为3D人体模型动画，展示标准动作要领
   4. 风险提示：AI自动标注每个动作的注意事项和常见错误姿势警示
   5. 输出整合：系统生成包含文字计划、3D动画和风险提示的PDF文档，支持手机端查看
   
   注意事项：需确保医学建议的准确性，提供方案修改和备注功能，动画要适配不同体型特征

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名运动康复师，我经常需要为患者制定个性化的康复训练计划。传统方式需要手动编写方案、查找示范动作，耗时耗力。最近尝试用AI技术开发了一套智能系统，效果超出预期，分享下实现过程。

1. 系统核心功能设计

这套AI康复系统的核心目标是解决三个痛点：方案个性化程度低、动作演示不直观、风险提示不明确。具体功能模块包括：

1. 患者信息采集：设计表单收集年龄、伤病史等基础信息，以及专业的关节活动度、肌力测试等评估数据
2. 智能计划生成：基于医学知识库和大语言模型，自动生成分阶段训练方案，包括训练频率、强度、进度安排
3. 3D动作可视化：将文字描述的训练动作转化为可交互的3D人体模型动画，支持360度查看
4. 风险预警系统：自动标注每个动作的禁忌事项、常见错误姿势及可能造成的二次伤害
5. 输出与分享：整合文字方案和3D动画生成PDF文档，支持手机扫码查看

2. 关键技术实现要点

开发过程中有几个关键点需要特别注意：

1. 医学准确性保障：建立专业医学知识库，所有生成的建议必须符合康复医学规范，并设置人工复核环节
2. 3D模型适配：开发参数化人体模型，能根据患者身高体重自动调整体型比例，确保动作演示真实可信
3. 交互设计优化：康复师可以随时调整AI生成的方案，添加个性化备注，系统会记录修改历史
4. 多平台适配：3D动画需要兼容不同设备，从电脑到手机都能流畅播放

3. 实际应用效果

经过测试，系统显著提升了工作效率：

1. 方案生成时间：从原来的30-60分钟缩短到3-5分钟
2. 方案质量：AI生成的初稿准确率达到85%以上，康复师只需微调即可使用
3. 患者理解度：3D演示使患者对训练要点的理解提升明显，错误动作发生率降低
4. 标准化程度：所有方案自动归档，方便后续追踪治疗效果

4. 开发经验总结

这个项目给我几点重要启示：

1. AI不是替代而是增强：专业判断仍需康复师把控，AI主要解决重复劳动问题
2. 可视化很重要：3D动画极大降低了医患沟通成本
3. 迭代优化很关键：持续收集康复师的反馈，不断优化知识库和生成逻辑

使用InsCode(快马)平台开发这类AI应用特别方便，内置的AI助手能快速生成基础代码框架，一键部署功能让演示系统立即上线测试。 最惊喜的是完全不需要操心服务器配置，专注业务逻辑开发就行。

对于想尝试类似项目的同行，建议先从小功能模块开始验证，逐步扩展。AI在医疗健康领域的应用前景广阔，但安全性和准确性永远是第一位的。

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   我需要开发一个AI康复训练计划智能生成系统，帮助运动康复师快速创建个性化康复方案并生成3D演示动画。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：康复师输入患者基本信息（年龄、伤病史、康复目标等）和评估数据（关节活动度、肌力测试结果等）
   2. 计划生成：系统使用LLM文本生成能力，结合医学知识库自动生成分阶段的康复训练计划
   3. 3D可视化：通过文生图功能将训练动作转化为3D人体模型动画，展示标准动作要领
   4. 风险提示：AI自动标注每个动作的注意事项和常见错误姿势警示
   5. 输出整合：系统生成包含文字计划、3D动画和风险提示的PDF文档，支持手机端查看
   
   注意事项：需确保医学建议的准确性，提供方案修改和备注功能，动画要适配不同体型特征

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果