边缘计算医疗风险自查APP开发方案

核心目标：在便携设备（智能手表/家用检测仪）部署轻量化疾病预测模型，实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。

一、技术架构设计

二、轻量化模型开发（以TensorFlow Lite为例）

模型选择：MobileNetV3-Small + 量化感知训练
优势：参数量<1M，支持INT8量化，CPU推理<50ms

关键代码示例：

# 模型构建（Python服务端训练）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense

def build_mobilenetv3(input_shape=(128, 128, 1), num_classes=2):
    base = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(
        input_shape=input_shape,
        alpha=0.5,  # 宽度缩放因子
        include_top=False,
        weights=None
    )
    model = tf.keras.Sequential([
        base,
        tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
        Dense(32, activation='relu'),
        Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    return model

# 量化感知训练
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.int8]
tflite_quant_model = converter.convert()

三、边缘设备部署方案

1. 智能手表端（Wear OS示例）

// Android心率异常检测
class HealthMonitorService : Service() {
   
    private val interpreter: Interpreter by lazy {
   
        Interpreter(loadModelFile("model_quant.tflite"), Interpreter.Options().apply {
   
            setUseNNAPI(true)  // 启用硬件加速
        })
    }

    fun predictRisk(sensorData: FloatArray): Float {
   
        val input = ByteBuffer.allocateDirect(128*128*1).order(ByteOrder.nativeOrder())
        val output = Array(1)