数据平台
架构设计与平台选择
软件系统的基石是稳健的数据平台。在平台选择上，我们有以下主要考量：
- 公有云平台: 优先考虑主流云服务商，如 阿里云、腾讯云、AWS、Azure 等。优势在于：1) 高可用性与容灾；2) 弹性伸缩，便于应对大规模数据和用户增长；3) 丰富的 AI/ML 服务与 MLOps 工具链，加速模型开发部署；4) 成熟的安全合规体系（需确保满足国内医疗数据相关法规）。这是 OPEX（运营支出）为主的模式。
- 自建物理服务器托管: 即采购服务器硬件，托管于符合标准的专业数据中心机房。优势在于：1) 更高的控制权；2) 长期来看可能更优的成本效益（取决于规模和运维能力）；3) 数据物理位置明确。但需要承担更多的运维管理责任和初期资本投入 (CAPEX)。
最终选择将基于成本效益分析、数据安全合规要求、运维能力评估以及项目扩展性需求。无论选择哪种模式，平台都将采用现代化的模块化架构（如微服务），确保数据接入、处理、存储、分析等功能解耦，提升灵活性和可维护性。
数据湖/仓建设
我们构建一个分层的数据湖/仓来管理多模态数据：
- 原始层 (Raw Zone): 存储从 EEG、血液检测、VR 等设备接收到的未经处理的原始数据（如 EDF 文件、JSON 格式的传感器读数、VR 日志）。主要使用对象存储（如 AWS S3, Azure Blob Storage）以降低成本并保证可扩展性。
- 处理层 (Processed Zone): 存放经过清洗、格式转换、初步特征提取和质量控制的数据。例如，去除伪影后的 EEG 数据、标准化的血液指标、提取的关键 VR 行为指标。数据格式可能为 Parquet 或 Delta Lake，便于高效查询和处理。
- 分析层/应用层 (Analyzed/Curated Zone): 提供给 AI 模型训练、数据分析和前端应用的数据。可能包含融合后的特征集、模型评分结果、BI 报表所需的数据视图等。可使用数据仓库（如 Redshift, Synapse Analytics）或直接在处理层数据上进行查询。
严格的数据治理和元数据管理将贯穿始终。
数据接入与处理
通过统一的 API 网关 提供安全的 RESTful API，供硬件设备或边缘计算节点上传数据。对于需要低延迟处理的场景（如实时反馈），将考虑使用消息队列（Kafka/Kinesis）或 WebSocket 进行数据流传输。后端将部署自动化的数据处理流水线，利用工作流编排工具（如 Apache Airflow, AWS Step Functions, Azure Data Factory）触发一系列任务，包括：数据验证、清洗（处理缺失值、异常值）、格式转换、EEG 信号预处理（滤波、伪影去除）、特征工程（计算频段功率、血液指标比值、VR 行为统计量等）以及数据质量监控与告警。
分析引擎 (AI)
大模型与多模态融合
我们将前沿大模型技术整合到分析引擎中，以提高早期筛查的准确性和解释能力：
- 多模态大模型应用: 利用类似 GPT-4V、Gemini、Claude 等大模型架构的多模态能力，处理和理解 EEG 信号、血液指标和 VR 行为数据的复杂模式。这些模型能同时处理文本（病史记录）、数值（血液指标）、时序信号（EEG）和视觉-空间信息（VR 行为轨迹）。
- 自监督学习: 采用现代大模型的自监督学习方法，从大量未标记数据中学习有意义的表示，解决传统监督学习中标记数据稀缺的挑战。
- 预训练-微调范式: 基于大规模医疗数据预训练基础模型，再针对阿兹海默症早期特征进行专项微调，实现少样本学习能力。
- 注意力机制与 Transformer 架构: 利用 Transformer 的强大上下文理解能力，捕捉多模态数据间的远程依赖关系和相互作用。
- 知识增强: 整合医学专业知识图谱，提升大模型对阿兹海默相关生物标志物和认知特征的理解深度。
模型选择与训练
分析引擎的核心是基于 AI 的风险评估模型。我们将针对不同数据类型采用专门设计的模型：
- EEG 数据: 利用卷积神经网络 (CNN) 提取频域和空间特征，结合循环神经网络 (LSTM/GRU) 或 Transformer 捕捉信号的时间动态变化。
- 血液标志物: 作为典型的表格数据，将采用 梯度提升树模型 (XGBoost, LightGBM) 或深度神经网络 (DNN) 进行建模。
- VR 行为数据: 任务表现（准确率、时间）可作为表格特征；行为序列（路径、眼动）则可使用 RNN、Transformer 或隐马尔可夫模型 (HMM) 进行分析。
模型的训练将在云端 AI 平台上进行，利用 TensorFlow 或 PyTorch 框架，并采用合适的超参数优化和正则化技术防止过拟合。
多模态融合
项目的关键在于有效融合来自 EEG、血液和 VR 的信息，以获得比单一模态更准确的评估结果。我们将探索多种融合策略：
- 早期融合 (特征级): 在模型输入前将不同模态提取的特征拼接或进行加权组合。
- 晚期融合 (决策级): 分别训练单模态模型，最后综合各个模型的预测结果（如加权平均、投票）。
- 混合/中间融合: 设计能够同时处理多种输入的深度学习模型架构，例如利用注意力机制 让模型自动学习不同模态信息的重要性。
我们将根据实验结果选择最优的融合策略。
可解释性 AI (XAI)
为了让临床医生和研究人员能够理解并信任 AI 模型的判断，我们将集成可解释性 AI (XAI) 技术。例如，使用 SHAP 或 LIME 来分析不同输入特征（如特定 EEG 指标、血液标志物浓度、VR 行为模式）对最终风险评分的贡献度。对于基于 CNN 的模型，类激活图 (Class Activation Mapping, CAM) 可以可视化模型关注的大脑区域或 EEG 特征。这些解释将整合到医生门户中。
模型验证与迭代
模型的可靠性至关重要。我们将采用严格的验证流程：1) K 折交叉验证：在训练数据内部充分评估模型性能；2) 独立测试集验证：使用从未参与训练的数据评估模型的泛化能力；3) 前瞻性/回顾性临床验证：与金标准（如临床诊断、影像学）进行对比，评估模型在真实世界中的表现。此外，将建立持续监控机制，跟踪模型在实际应用中的性能表现，检测数据漂移，并根据新收集的数据定期对模型进行再训练和迭代优化。
用户界面 (UI/UX)
患者移动端 App
面向筛查参与者的移动 App (iOS/Android) 是重要的交互入口。核心功能包括：
- 用户注册与信息管理: 安全录入基本信息。
- 筛查预约与提醒: 方便用户安排筛查。
- 流程引导: 清晰指引用户完成 EEG 佩戴、血液采集、VR 任务等步骤。
- VR 任务接口: 作为部分 VR 任务的启动和控制界面。
- 结果反馈: 以通俗易懂的方式展示筛查概要结果和初步健康建议（强调非诊断性质）。
- 健康宣教: 提供 AD 预防和大脑健康相关的知识。
- 用户激励: 通过积分、成就等方式鼓励用户完成筛查和随访。
App 设计将特别考虑老年用户的操作习惯，采用大字体、高对比度、简洁布局。
医生/研究员 Web 门户
面向专业人员的 Web 门户提供全面的数据管理和分析功能：
- 患者管理: 查看和管理参与者列表、筛查记录。
- 数据可视化: 图形化展示 EEG 信号片段、血液指标趋势、VR 任务轨迹、眼动热力图等原始和处理后数据。
- AI 结果呈现: 显示多模态融合后的 AD 风险评分、置信度区间以及 XAI 提供的解释信息。
- 报告生成: 一键生成标准化的个人筛查报告。
- 模型监控: 查看模型整体性能指标和运行状况。
- 权限管理: 控制不同角色的访问权限。
设计原则与技术栈
整体 UI/UX 设计遵循以用户为中心的原则，注重易用性、可访问性（WCAG 标准）、数据安全和隐私保护。界面风格将保持现代、简洁和专业。技术栈方面，Web 门户前端可能选用 React, Vue 或 Angular 等成熟框架；App 开发可能采用 React Native 或 Flutter 实现跨平台兼容；后端服务倾向于使用 Python (Flask/Django) 或 Node.js，便于集成 AI 模型；数据库可根据需求选择关系型（如 PostgreSQL**）或 NoSQL（如 **MongoDB**）。