第一阶段：研发与原型验证 (8个月)
核心目标：完成核心技术选型与验证，搭建基础系统框架，产出内部测试原型。重点：快速迭代降低技术风险，明确技术路径。
关键里程碑 (M1-M8)
- M1: 硬件选型与规格确定:
- 深入调研主流便携式EEG（含BrainCo）、血液检测POC、VR头显（含Pico/Quest）的技术参数、优缺点、成本及数据接口。
- 定义项目所需的最小可行性硬件规格（通道数、采样率、检测灵敏度、追踪精度等）。
- 完成初步供应商评估与沟通，确定首选和备选方案。
- [交付物：详细硬件选型评估报告 v1.0，项目硬件规格需求书 v1.0]
- M2: 核心硬件原型开发/采购:
- 采购选定的商业硬件样品，或与合作方启动定制硬件的核心模块开发。
- 进行初步的功能测试，确保基本的数据采集通路畅通。
- 设计并制作必要的硬件适配器或外壳（如果需要）。
- [交付物：可运行的EEG/血液/VR 硬件原型单元 v1.0，基本操作说明]
- M3: 数据平台架构与 API 设计:
- 确定数据平台部署模式（公有云/私有部署/混合云），设计高可用、可扩展的基础架构。
- 定义核心数据模型（参与者信息、原始数据、处理后数据、结果数据）。
- 设计安全、高效的数据上传 API 接口规范 (RESTful)，包含认证、加密、数据格式要求。
- [交付物：数据平台架构设计图 v1.0，核心数据库表结构 v1.0，数据上传 API 规范 v1.0]
- M4: 基础数据管道搭建:
- 开发实现 API 接口的数据接收服务。
- 建立原始数据存储（如 S3/Blob）和基础元数据管理。
- 实现简单的数据校验和格式转换逻辑。
- [交付物：可接收并存储硬件数据的后端服务 Demo，基础数据处理脚本 v1.0]
- M5: v1 单模态分析算法开发:
- 针对单一来源数据，开发基线分析算法：如 EEG 频段功率计算、血液指标与阈值比较、VR 任务（如完成时间、错误次数）统计。
- 选择合适的算法库 (Python: Scipy, Pandas, Scikit-learn) 并实现核心逻辑。
- 在小规模样本或公开数据集上进行初步算法验证。（参见 AI 引擎规划）
- [交付物：单模态分析算法代码库 v1.0，初步算法描述与验证简报]
- M6: 硬件与平台初步集成:
- 确保硬件原型能稳定地通过网络将采集数据，按照 API 规范发送至后端服务。
- 验证数据能被正确接收、解析并存储到原始数据层。
- [交付物：硬件-平台数据链路集成测试报告 v1.0]
- M7: UI/UX 线框图与原型:
- 绘制患者 App 和医生 Web 门户的主要界面线框图 (Wireframes)。
- 使用原型工具（如 Figma, Axure）创建可交互的低保真原型 (Low-fidelity Prototype)，模拟核心用户流程。
- 进行内部评审，收集对界面布局和交互逻辑的反馈。
- [交付物：主要界面线框图 v1.0，可交互低保真原型 v1.0，内部评审记录]
- M8: 原型实验室测试与验证:
- 招募少量内部测试者，在受控实验室环境下，使用整合后的原型系统（硬件+基础平台+简单算法）完成模拟筛查流程。
- 评估端到端的功能连通性、基本性能（如数据传输延迟）、硬件佩戴舒适度与操作便捷性。
- 记录发现的关键问题、技术瓶颈和用户体验缺陷。
- [交付物：原型系统内部测试报告 v1.0，问题与风险清单 v1.0，第二阶段开发优化建议]
第二阶段：系统开发与集成 (10个月)
基于第一阶段反馈，全面进行软硬件优化和功能开发。重点：完成多模态 AI 模型训练、验证与集成，以及用户界面实现。目标：交付功能完备、性能稳定、满足试点要求的筛查系统。
关键里程碑 (M9-M18)
- M9-10: 硬件优化与小批量试产:
- 根据 M8 测试反馈，改进硬件设计，例如优化 EEG 电极接触稳定性、提升血液检测设备灵敏度、完善 VR 任务交互等。
- 完成至少一轮硬件迭代 (v2.0)，并进行内部验证测试。
- 与选定供应商合作，完成小批量（例如 20-50 套）标准化硬件的生产和质检。
- [交付物：优化定型的硬件 v2.0 设计文档与测试报告，小批量生产的合格硬件]
- M11-12: 完整数据平台功能开发:
- 开发实现数据湖/仓的完整分层结构（原始、处理、分析层）。
- 完成复杂的数据预处理流水线（EEG去伪影、血液数据标准化、VR特征提取等）。
- 实现严格的数据质量控制规则与监控告警机制。
- 开发完善的用户管理、权限控制、元数据管理等后台功能。
- [交付物：功能完整的数据平台 v1.0，包含数据处理流水线、质控模块、管理后台]
- M13-14: 多模态 AI 模型训练与 XAI 集成:
- 利用积累的（或来自合作方的）多模态数据，训练和精调融合模型（早期/晚期/混合融合）。
- 采用交叉验证等方法评估模型性能，达到预设目标（如 AUC > 0.8 或更高，待定）。
- 集成选定的 XAI 工具（如 SHAP），生成模型预测的可解释性输出。
- 建立初步的模型版本管理和部署流程 (MLOps)。
- [交付物：经过验证的多模态融合模型 v1.0 (含性能报告)，集成 XAI 的分析引擎 API v1.0]
- M15-16: App 与 Web 门户开发完成:
- 基于 M7 的原型，完成患者移动端 App (iOS/Android) 和医生/研究员 Web 门户的所有核心功能编码和界面开发。
- 实现 App 与后端 API 的数据交互（用户信息、流程引导、结果展示等）。
- 实现 Web 门户与后端 API 的数据交互（患者管理、数据可视化、报告生成等）。
- 完成单元测试和初步集成测试。
- [交付物：功能完整的患者 App v1.0 (可安装包)，医生 Web 门户 v1.0 (可部署版本)]
- M17: 端到端系统集成:
- 将优化后的硬件 (v2.0)、完整的数据平台 (v1.0)、分析引擎 (v1.0) 和用户界面 (App/Web v1.0) 进行全面集成。
- 打通从硬件数据采集 -> 平台处理存储 -> AI 分析 -> 前端展示的完整数据流和业务流程。
- 进行集成环境下的冒烟测试和关键流程测试。
- [交付物：完成集成的系统 v1.0 (可测试环境)]
- M18: 全面系统测试与调试，同步获取伦理批准:
- 对集成系统进行系统性的功能测试、性能压力测试、安全性测试。
- 组织小范围用户验收测试 (UAT)，收集最终用户反馈。
- 根据测试结果进行多轮 Debug 和系统优化，确保系统稳定性。
- 完成所有伦理审查材料的最终提交，并获得伦理委员会的正式批准文件。
- [交付物：系统综合测试报告 (STR)，UAT 报告，伦理批准正式文件，准备试点部署的系统版本 v1.1]
第三阶段：试点部署与评估 (6个月 + 扩展期)
关键一步：将成果推向真实世界。通过小规模试点应用，验证方案的可行性、有效性、用户接受度、流程效率，收集真实世界数据与反馈，为系统优化和大规模推广提供依据。
关键里程碑 (M19-M24)
- M19: 试点社区选择与准备:
- 根据既定标准（合作意愿、基础条件、代表性）最终确定 1-2 个试点社区，并签署正式合作协议。
- 完成筛查场地的标准化布置、网络环境配置和设备安装空间的准备。
- 最终确认并印刷操作手册、知情同意书、宣传材料等文档。
- [交付物：签署的试点社区合作协议，场地准备就绪确认单，定稿的 SOP 与培训材料包]
- M20: 系统部署与人员培训:
- 将准备好的筛查系统软硬件 (v1.1) 部署到试点社区，完成安装、调试和网络连通性测试。
- 对试点社区指定的操作人员进行全面的线上理论和线下实操培训。
- 组织标准化考核，确保操作人员掌握 SOP 和设备使用，颁发上岗认证。
- [交付物：试点系统部署验收报告，人员培训签到表与考核结果]
- M21-23: 执行试点筛查计划与数据收集:
- 在试点社区启动参与者招募，严格执行纳入/排除标准和知情同意流程。
- 按照 SOP 执行筛查（目标完成例如 100-200 例），完整采集多模态数据并确保其安全上传。
- 通过访谈、问卷等方式，系统性收集操作人员和参与者对流程、设备、体验的反馈。
- 记录筛查过程中遇到的问题、异常事件和解决方案。
- [交付物：符合质量要求的试点筛查原始数据库，操作过程日志，用户反馈访谈/问卷记录]
- M24: 结果分析、评估与优化报告:
- 对试点收集的数据进行统计分析，评估 AI 模型在真实世界数据上的表现。
- 分析筛查流程效率、操作时长、参与者依从性和满意度等运营指标。
- 进行初步的成本效益分析。
- 撰写全面的试点项目总结报告，包含成功经验、遇到的挑战及解决方案。
- 基于试点结果，提出针对硬件、软件、AI 模型和社区流程的具体优化建议 v2.0。
- [交付物：试点项目总结报告 v1.0，系统与流程优化建议书 v2.0]
后期扩展规划
- M25+: 规模化推广启动:
- 基于优化后的系统 (v2.0) 和服务模式，制定详细的、分区域、分阶段的规模化推广计划。
- 建立区域协调与支持中心，复制培训体系，将服务逐步扩展至 20 -> 50 -> 100 -> 200+ 社区。
- 持续监控各推广点的数据质量和服务效果，动态调整策略。
- 深化与地方政府、医疗机构的合作，探索纳入公共卫生服务的路径。
- [交付物：规模化推广计划书 v1.0，区域中心建设方案，持续的推广进度报告]
项目管理与风险
管理方法
为确保项目按时、按质、按预算完成，我们将采用目标导向结合混合式项目管理方法：
- 整体规划 (类瀑布): 对项目的三个主要阶段（研发验证、系统集成、试点评估）设定清晰的目标、时间节点和关键交付物。
- 迭代开发 (类敏捷): 在软件开发、硬件优化和 AI 模型训练过程中，采用敏捷思想，进行短周期迭代（如 2-4 周 sprints），快速响应变化和反馈。
- 项目治理: 设立由核心 PIs、各团队负责人组成的**项目指导委员会 (Steering Committee)**，负责重大决策和方向把控。设立**项目管理办公室 (PMO) 或专职项目经理**，负责日常进度跟踪、资源协调、风险管理和沟通。
- 例会制度: 定期召开（如每周）跨团队项目例会，同步进展，解决问题。各子团队内部也应有规律的技术/工作会议。
- 文档与知识管理: 使用共享平台（如 Confluence, SharePoint）进行项目文档（需求、设计、测试报告、SOP 等）的标准化管理，确保知识有效传递和复用。
关键风险与应对
已识别的关键风险及其核心应对策略概述如下（详细内容请参考 风险控制详情页）：
- 技术实现风险: (如 AI 模型精度不足、硬件集成困难)
应对：加强早期技术验证，设置备选技术方案，采用模块化设计降低耦合度，强化测试。 - 社区执行风险: (如参与度低、SOP 执行偏差)
应对：深入社区调研与沟通，优化激励机制与用户体验，加强人员培训与现场督导，建立质控反馈闭环。 - 数据安全与伦理风险: (如数据泄露、违反伦理规定)
应对：采用最高安全标准，严格遵守法规，早期介入伦理审查，制定完善的应急预案，加强全员安全意识。 - 资源与进度风险: (如资金不足、进度延误)
应对：精细化预算与计划管理，建立风险缓冲，积极拓展资源，及时调整优先级。 - 外部环境风险: (如政策变化、供应链中断)
应对：保持对外部环境的高度敏感，建立灵活应变机制，拓展多元合作渠道。
详细的风险登记册将动态维护，并定期在项目会议上审阅。
沟通协作
建立立体化的沟通协作机制是项目成功的保障：
- 内部协作: 利用项目管理工具 (如 Jira, Trello)、共享文档平台、即时通讯工具 (如钉钉/飞书/微信工作群) 和定期的跨团队会议，确保硬件、软件、AI、运营、医学等团队间信息对称、目标一致、协作顺畅。
- 外部沟通: 与社区合作伙伴建立固定联络人制度和定期沟通机制（如月度协调会）；与关键设备/服务供应商保持紧密的技术与商务对接；按要求向伦理委员会、项目资助方或主管部门提交进度报告和所需文件。