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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。

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一、技术架构设计

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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 Densedef 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()

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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)