01Core pain point and demand
患者拿到 MRI 影像和放射科报告后难以理解专业术语和影像含义，尝试用 ChatGPT/Claude 等通用 AI 处理大量 DICOM 文件时，会遇到上传数量与订阅额度限制、脚本兼容性差、隐私信息泄露风险等问题，无法可靠地解读影像并准备就诊问题，导致焦虑和沟通效率低下。
02Product solution
开发一款面向患者的 AI 影像解读助手：支持安全上传 DICOM 文件或报告 PDF，自动提取关键信息，用通俗语言解释影像所见和报告结论，生成就诊问题清单；采用本地预处理和脱敏技术保护隐私，突破通用 AI 的上传限制，并提供多模态解读和随访对比功能。
03Monetization and business model
采用 freemium 订阅模式：基础解读免费，高级功能（如多期影像对比、详细就诊问题清单、隐私增强上传、专家审核选项）按月订阅；同时与诊所、影像中心合作提供白标服务，按次收费。
04Action steps
- 1Step 1:进行用户调研，验证患者对 MRI 解读的核心需求和付费意愿。
- 2Step 2:开发 MVP，支持 DICOM 和 PDF 上传、自动脱敏、调用多模态 AI 生成通俗解读和就诊问题清单。
- 3Step 3:与医学顾问合作，确保解读内容的准确性和安全性，并添加免责声明。
- 4Step 4:在小范围患者社区进行测试，收集反馈并优化产品。
- 5Step 5:上线订阅付费系统，开展内容营销（如科普文章、患者故事）吸引早期用户。
- 6Step 6:寻求与影像中心、诊所的合作，拓展 B 端渠道。
- 7Step 7:持续迭代，增加多期影像对比、随访提醒等功能，提升用户留存。
05Risk notice
医疗合规风险：AI 解读可能被视为医疗建议，需明确免责声明并避免诊断结论；数据隐私风险：必须确保 DICOM 文件脱敏和加密存储，符合 HIPAA/GDPR 等法规；用户信任风险：解读错误可能导致用户误解，需建立专家审核机制和用户教育；竞争风险：通用 AI 平台可能推出类似功能。