Go 语言构建Ambient AI 病历自动生成系统研讨（上）

一、整体架构：用 Go 做“中心大脑”

您提出的四层架构非常经典且精准。我们的核心就是要把 Go 语言的优势发挥在「业务服务层」和「集成层」，让它成为整个 AI 流程中那个最可靠、最高效的“交通枢纽”和“中央处理器”。

1.1 架构全景图（文字版）

为了便于理解，我们先在脑海里构建一张架构图：

+----------------+      +----------------+      +----------------+      +------------------+
|   采集层      |      |   AI 处理层    |      |  业务服务层    |      |    集成层       |
| (IoT / App)   |----->| (ASR / LLM)    |<----->|  (Go Core)     |----->| (HIS / EMR / FHIR)|
|                |      |                |      |                |      |                  |
| - 诊室麦克风   |      | - 科大讯飞/阿里 |      | - gateway      |      | - HL7 v2/v3      |
| - 医生 App     |      | - OpenAI GPT-4 |      | - session      |      | - FHIR R4        |
| - 患者小程序   |      | - 自研医疗模型 |      | - nlp-service  |      | - 厂商私有 API   |
| - 床旁交互屏   |      |                |      | - emr-service  |      |                  |
| - 护士工作站   |      |                |      | - audit        |      |                  |
+----------------+      +----------------+      +----------------+      +------------------+
       ^                         ^                       ^                         ^
       | 音频流                  | 文本/结构化数据         | RPC/HTTP 请求           | API 调用
       |                         |                       |                         |
(医院内网 / 专线)         (GPU 集群 / 公有云)         (K8s 集群 / 裸金属)        (医院数据中心)

1.2 Go 的定位与核心价值

为什么 Go 是这个“中心大脑”的最佳人选？

1. 高并发与高性能：一个中型医院可能有上百个诊室、上千个床位同时进行语音采集。Go 的 Goroutine 和 Channel 模型能以极低的资源开销处理成千上万的并发连接（WebSocket 长连接、gRPC 流），这是 Python 等传统解释型语言难以比拟的。
2. 微服务生态的天然契合：Go 的编译速度快、部署简单（单一二进制文件）、内置强大网络库。结合 gRPC、protobuf、Gin 等框架，可以轻松构建出清晰、高效、松耦合的微服务集群。
3. 稳定性与可维护性：Go 的静态类型和强约束语法，能在编译期发现大量潜在错误。这对于需要 7x24 小时稳定运行、且不容有失的医疗系统至关重要。一个由 Go 构建的后端，在长期维护上具有显著优势。
4. “胶水语言”的卓越能力：AI 模型（ASR, NLP）多半是 Python 实现，集成层（HIS/EMR）接口五花八门。Go 极其擅长作为“胶水”，通过标准化的 HTTP/gRPC 客户端与这些异构系统进行高效、可靠的通信，并进行协议转换、数据聚合与分发。

1.3 数据流与控制流

让我们以一个数据包的生命周期，来理解 Go 在其中的作用：

1. 数据上行：
   • 音频数据 -> 采集层 -> (WebSocket) -> gateway-service (Go, 负载均衡、鉴权) -> (gRPC Streaming) -> asr-adapter-service (Go, 音频缓冲、转发) -> (HTTP/WebSocket) -> AI 处理层 (ASR 引擎)。
2. AI 处理与下行：
   • ASR 引擎 -> 转写文本结果 -> (HTTP Callback/gRPC Stream) -> asr-adapter-service (Go, 组装结果、时间戳对齐) -> (消息队列) -> session-service (Go, 持久化存储) & nlp-medical-service (Go, 拉取对话，触发 NLP)。
3. 业务处理与集成：
   • nlp-medical-service -> 调用 LLM API -> LLM 返回结构化病历 -> nlp-medical-service (Go, 校验、模板渲染) -> gateway-service -> 前端展示 (医生编辑) -> 医生提交 -> gateway-service -> emr-integration-service (Go, 调用 HIS/EMR API) -> HIS/EMR 系统。

在这个流程中，Go 服务负责了几乎所有的状态管理、流程编排、数据校验、协议转换和外部系统集成工作，是整个系统的“骨架”和“神经中枢”。

二、核心模块设计（Go 为主的服务拆分）

将庞大的系统拆分为职责单一的小服务，是“真落地”的第一步。这便于团队并行开发、独立部署和故障隔离。

2.1 服务拆分粒度原则

• 按业务能力拆分：每个服务对应一个明确的业务领域（如“会话管理”、“EMR集成”）。
• 数据所有权分离：每个服务拥有自己独立的数据库表，避免跨服务的数据库直接耦合。
• 高内聚、低耦合：服务内部逻辑紧密关联，服务间通过明确的 API（gRPC/REST）通信。
• 可独立运维：单个服务可以独立进行扩缩容、升级和监控。

2.2 详细服务设计

1. gateway-service (API 网关)

• 职责：
  • 系统的统一入口，所有来自外部的请求都必须经过它。
  • 身份认证与鉴权（验证医生/护士的 Token）。
  • 权限控制（基于 Casbin，判断该医生是否有权限访问该患者的数据）。
  • 请求路由（将 /api/v1/sessions 的请求转发给 session-service）。
  • 流量控制与熔断（防止恶意请求或后端服务雪崩）。
  • 请求/响应日志记录。
• Go 技术选型：
  • Web 框架：Gin 或 Echo。性能极高，中间件生态丰富。Gin 社区更大，文档更全，可作为首选。
  • 鉴权：golang-jwt/jwt 库处理 JWT Token 的生成和解析。
  • 权限控制：Casbin。强大的访问控制框架，支持 ACL、RBAC 等多种模型。我们可以将权限策略（如 doctor, 123, patient, 456, read）存储在数据库或配置文件中。
  • 服务发现：如果使用 Kuber***es，可以利用其 Service 机制。如果是裸机部署，可以引入 Consul 或 Etcd。
  • 限流熔断：go-kratos/aegis 或 sentinel-golang。
• 核心接口示例：

  // POST /api/v1/sessions
  // Body: {"patientId": "P12345", "deptId": "D01", "type": "outpatient"}
  // Response: {"sessionId": "sess_xxx", "wsUrl": "wss://.../asr/sess_xxx"}
  func (h *SessionHandler) CreateSession(c *gin.Context) {
       
        ... }
  
  // WebSocket /ws/asr/{sessionId}
  // 用于前端建立音频流长连接