绘制未来：我们如何为 2026 年黑客危害大赛构建健康曲线新星人工智能 🚀

在平衡我的计算机科学学士课程作业的同时，投身于大规模的黑客松开发活动总是令人心潮澎湃。“黑客危害 2026”是一项从 2026 年 5 月持续到 6 月的为期两个月的活动，这让我们有时间和空间去交付一个生产级别的项目，而不仅仅是一个匆忙原型的雏形。凭借令人惊叹的赞助商阵容和全球开发者资源池，我和我的团队着手构建了健康曲线新星人工智能。

以下是我们的开发历程、我们克服的挑战以及使这一切成为可能的技术栈。

🛑 我们解决的问题

管理多种处方药、理解剂量并维持严格的服药时间表是数百万人（尤其是老年人）的日常难题。漏服或错服药物可能导致严重的并发症。

健康曲线新星人工智能通过一个基于光学字符识别的动态药物调度系统解决了这一问题。只需拍摄一张医疗处方的照片，我们的应用程序就会利用人工智能读取文本，提取药物详细信息，并自动为患者生成一个动态且无冲突的服药时间表。

🛠️ 我们的技术栈

为了构建一个可扩展且响应迅速的应用程序，我们混合使用了强大的框架和工具：

前端：Expo（JavaScript/React Native） – 使我们能够快速开发出一个无缝的跨平台移动用户界面。
后端：Python（Flask） – 我们需要一个轻量级且高性能的后端来处理核心光学字符识别逻辑、人工智能代理路由以及应用程序接口端点。
数据库：Neo4j – 作为我们数据架构的骨干，它允许我们映射患者、药物和时间间隔之间的复杂关系。
部署与运维：Namespace 和 Docker – 用于容器化和简化部署流程。

🤝 使用的合作伙伴赛道

我们专门针对黑客松赞助商提供的合作伙伴赛道，以提升我们的项目质量。该黑客松围绕核心技术支柱构建，我们确保有效地利用了这些资源：

Neo4j 赛道： 传统的关系型数据库无法满足我们高度互联的数据需求。我们利用 Neo4j 图数据库的能力来映射复杂的药物时间表，并检查潜在的药物相互作用节点。
Expo 赛道： 我们利用 Expo 框架来处理前端架构，在确保高端用户界面/用户体验的同时，显著缩短了开发时间。
Base44 和 Namespace 赛道： 我们利用 Base44 快速原型化我们的最小可行产品，并依赖 Namespace 进行稳健且可扩展的部署。

⚙️ 实现与架构

我们的架构遵循一个简单但强大的流程：

用户通过 Expo 前端拍摄照片，系统将图像发送至我们的 Flask 后端。
后端触发我们的人工智能/光学字符识别管道，将杂乱的处方文本解析为结构化的 JSON 数据。
随后，后端构建 Cypher 查询语句以与 Neo4j 数据库交互。它会检查现有处方，映射新的时间表，并标记任何重叠的禁忌症。
最后，处理后的时间表被推回前端，前端为用户设置本地推送通知。

🧗 面临的挑战

没有几次深夜调试马拉松的黑客松是不完整的。