作者因疑似ADHD症状接受了精神科医生的在线评估，在测试过程中利用开发者工具对网页进行了逆向工程。通过分析前端JavaScript源码，作者发现测试系统通过监听空格键按压时机、错误按键次数以及浏览器窗口失焦时间（作为注意力分散依据）来量化患者数据。代码进一步揭示了针对成人与儿童的不同干扰策略：成人面对的是警笛与哭声，而儿童则是鸟叫与光剑声。作者还发现了生成测试报告的API接口，虽然直接请求被拦截，但他利用平台的“试用账号”功能注册成了管理员，从而获得了后台控制权。随后他进行了对照实验，证实了系统能准确识别乱按键盘的“作弊”行为。最终，尽管系统检测出其具有高冲动性，作者还是获得了与专业诊断一致的ADHD确诊结果。
事件分析
该案例揭示了Web端医疗软件的透明性与潜在风险。尽管核心评分模型依赖后端，但测试的前端逻辑完全暴露在客户端JavaScript中，使得干扰素材、交互监听等细节极易被逆向分析。作者通过申请“试用账号”获得测试管理后台权限，暴露了SaaS平台试用机制的设计缺陷。技术上，该项目展示了如何通过离散的用户行为数据（如按键时延、窗口失焦时间）来量化复杂的生理特征（如注意力与冲动性），体现了医疗领域将人类行为“数学化”的工程实践，同时也对高敏感健康数据的客户端采集与传输安全提出了警示。
核心观点：在线医疗评估将人类注意力转化为代码逻辑，而客户端的透明性使其运作机制在开发者面前无所遁形。
原文链接：Hacker News
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