医疗级精准度
基于万例临床数据训练，自动识别脊柱关键点，测量误差 < 3度，媲美专业医师。
随时随地检测
无需下载 APP，支持手机拍照直接上传，云端实时分析，报告即刻生成。
历史档案管理
自动建立个人脊柱健康档案，生成趋势图，轻松追踪病情发展与矫正效果。
智能硬件进展
AI 辅助脊柱侧弯恢复的智能硬件正在进入硬件验证阶段
我们正将现有 AI 检测能力延伸到恢复场景，围绕姿态感知、过程反馈和个体化干预推进智能硬件验证。 未来将逐步形成从风险检测、康复评估到辅助治疗的闭环方案。
当前阶段
聚焦硬件原型验证，持续打磨佩戴体验、数据稳定性与恢复场景适配。
能力延伸
让 AI 不只负责筛查测量，也能参与恢复过程中的连续监测与智能反馈。
长期目标
打造“检测 + 治疗”一体化闭环，为医生、患者与家庭提供持续支持。
Roadmap
AI 检测已落地
基于影像和筛查数据完成自动化分析，帮助更早发现脊柱侧弯风险。
智能硬件验证中
结合传感、算法和康复场景，验证硬件在真实恢复流程中的辅助价值。
闭环方案逐步成型
未来实现检测、评估、干预与疗效追踪协同联动，提升恢复效率与依从性。
加入合伙人计划，共享健康红利
我们致力于让更多青少年早期发现脊柱侧弯。只需注册即可获得专属邀请码。
- ✓推荐好友注册，双方均可获得免费检测次数
- ✓推广付费会员可获得高达 20% 的现金返佣
- ✓佣金满 100 元即可申请提现，T+1 极速到账
🔌 开放生态
支持 OpenClaw 生态系统
我们已将脊柱侧弯测量能力封装为标准 Skill，开发者可以轻松集成到自己的应用中
terminal
# 安装 Skill
$ openclaw skill install scoliosis-cobb-measurement
# 使用 Skill 测量 Cobb 角
$ openclaw run scoliosis-cobb-measurement --image spine.jpg
✓ 检测到 17 个椎骨
📐 PT Cobb 角: 12.5°
📐 MT Cobb 角: 18.3°
📐 TL Cobb 角: 8.7°
⚡ 测量完成，耗时 2.8s
标准化 API
符合 OpenClaw 规范，提供 REST API 接口，支持 Python、Node.js、cURL 等多种调用方式
快速集成
一行命令即可安装，无需复杂配置。提供完整示例代码和文档，5 分钟即可上手
开源友好
MIT 许可证，完全开源。欢迎社区贡献，共同构建医疗 AI 生态
适用场景
🏥
医疗机构
集成到 PACS 系统，自动化筛查流程
💻
远程医疗
在线问诊辅助，患者自助检测
🔬
科研项目
大规模数据分析，算法对比研究
📚
教育培训
医学生教学，影像识别训练