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前言
本操作手册旨在基于最新行业编程技术，结合医疗AI领域的合规、性能和可维护性要求，全面详实地展开“构建医疗AI数智立体化架构”全过程。覆盖架构设计、核心模块开发、跨平台适配、DevOps 实践以及行业优化、上架部署等环节。
构建医疗AI数智立体化架构以满足"一次开发，全栈部署、多端通用、高扩展、易维护"的目标，需要融合前沿技术和精心设计。以下是一个分层架构方案及关键实现策略：
核心架构分层（立体化设计）
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统一核心层（Core Engine）
- AI模型仓库：支持PyTorch/TensorFlow/ONNX模型统一托管，提供标准化推理接口（REST/gRPC）。
- 医疗数据飞轮：集成FHIR/HL7等医疗数据标准，内置脱敏、ETL工具，支持多模态数据（影像/文本/时序）。