前台接待护士
入口层
把用户的输入先做意图识别,确认这是“补充用药信息”还是“调整提醒计划”。
- 输入:一句话、语音或拍照内容。
- 输出:一条可继续处理的用药任务。
和 AI 说一说,就能轻松录入药品、生成用药提醒计划,让每一份健康补给都准时抵达。
支持文字、拍照和语音输入,把“明天早上 8 点吃降压药”整理成可执行的提醒计划。
按日期查看今天的提醒,清楚区分已服药、待服药、未服药与漏服状态。
集中记录药品名称、剂量、服用方式和注意事项,让常用药信息随时可查。
按周期整理服药记录和异常状态,帮助回看用药规律与健康补给完成情况。
每次按时、延迟和漏服都会自动归档,形成清楚连续的每日用药时间线。
沿用设计中的米色背景、墨色大字、鼠尾草绿与终端窗口,让健康工具更安静可信。
每一次提醒都不是催促,而是温柔地把照顾自己的小事放回眼前;从识别药品到确认、打卡和回看,陪你把用药节奏慢慢安顿好。
围绕一次提醒创建到服药回看,展示用户实际会经过的关键节点。
把系统模块翻译成“人”的职责,架构就不再是冷冰冰的技术栈,而是一套围绕用户生活节律运转的照护团队。
入口层
把用户的输入先做意图识别,确认这是“补充用药信息”还是“调整提醒计划”。
结构化层
把散乱表述转成结构化字段,避免“药名、剂量、时间”被遗漏。
记忆层
把提取结果和既有药库结合,处理“老药名/缩写/口语称呼”差异。
上下文层
加入作息、饭点、出行节奏等信息,判断最合适的提醒时间窗。
闭环层
持续记录每次按时、延迟、漏服反馈,把行为反映回后续计划。
LLM 不直接“控制一切”,而是在安全规则和用户记忆之上,决定下一步应该提醒、追问、调整还是关怀。
安全层
对风险项先做边界保护:不确定信息先追问,危险指令先升级提醒。
决策层
综合所有角色输出,生成“计划、追问、语气、关怀话术”的最终结构。
执行层
按生成计划投递本地通知,支持重复、延后与复核入口。
记录层
将每次反馈回写时间线,形成“按时/延迟/漏服”可回看摘要。
协作层
提供家属协助与异常摘要,支持更长周期的趋势同步。
免费版满足基础提醒,月度与年度订阅解锁更完整的 AI 用药辅助体验。订阅后可在系统账户中管理或取消,具体价格以应用商店显示为准。
持续记录艾青提醒在识药、提醒、打卡、统计和隐私体验上的每一次优化。
上线智能识药、提醒计划、闹钟打卡、用药状态和统计回看,帮助用户把每日服药节奏清楚留存。
优化按时、延迟和漏服记录的展示方式,让提醒不只响一次,也能沉淀为可回看的健康时间线。
补充本地记录说明、问题反馈入口和温暖纸感界面细节,让个人用药数据管理更安心。
“我不想记一堆复杂表格,只想知道今天哪些药吃过,哪些还没有。”
“聊天式录入更自然,拍照和语音能减少手动设置闹钟的步骤。”
不是。它用于记录和提醒,不替代医生、药师或药品说明书的专业建议。
把自然语言、图片或语音里的药名、剂量和时间整理成提醒计划,最终仍由用户确认。
用药数据和记录保留在本地,艾青提醒注重个人隐私,帮助你安心管理自己的用药状态。
设置页保留“提 Bug 与建议”入口,用于提交体验建议、功能需求或异常问题。
一句话创建用药计划,让每一次按时服药、延迟提醒和漏服记录,都成为清晰安心的健康时间线。