计算机毕业设计Django+LLM大模型深度学习疾病预测系统疾病大数据医学大数据分析大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

原创于 2025-12-15 11:28:18 发布 · 884 阅读

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#课程设计 #深度学习 #大数据 #django #spark #hadoop #hive

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型深度学习疾病预测系统》的任务书模板，结合Web开发、大模型推理与医疗场景需求，供参考：

任务书：基于Django+LLM大模型的深度学习疾病预测系统

一、项目背景与目标

背景
传统疾病预测依赖医生经验或简单统计模型，难以处理多模态医疗数据（如电子病历、检查报告、基因序列）和复杂非线性关系。本项目通过整合Django（Web框架）与LLM大模型（如Med-PaLM、ChatGLM-Medical），构建一个可交互的疾病预测系统，辅助医生快速诊断并提升基层医疗效率。
目标
- 开发基于Django的Web应用，支持用户上传医疗数据（文本、结构化表格）。
- 利用LLM大模型（结合医疗知识图谱）实现多疾病风险预测与解释性分析。
- 提供可视化结果展示与报告生成功能，支持医生二次审核与患者沟通。

二、任务内容与分工

1. 数据准备与预处理（负责人：数据组）

任务：
- 数据收集：
  - 公开医疗数据集：MIMIC-III（重症监护数据）、Kaggle疾病预测数据。
  - 模拟数据生成：基于FHIR标准合成电子病历（含症状、检查指标、诊断结果）。
- 数据清洗：
  - 结构化数据：处理缺失值（均值填充/插值）、异常值（3σ原则）。
  - 非结构化数据：使用NLP工具（如Spacy）提取症状实体（如“发热”“咳嗽”）。
- 特征工程：
  - 构建症状-疾病关联矩阵（基于ICD-10编码）。
  - 生成文本特征：通过Sentence-BERT将病历描述转换为向量嵌入。
输出：
- 清洗后的结构化数据集（CSV/Parquet格式）。
- 症状-疾病知识图谱（Neo4j图数据库存储）。

2. LLM大模型开发与部署（负责人：算法组）

任务：
- 模型选择：
  - 基线模型：微调开源医疗大模型（如Med-PaLM 2、ChatGLM-6B-Medical）。
  - 自定义模型：基于Transformer架构训练轻量级疾病预测模型（输入：症状向量+检查指标，输出：疾病概率）。
- 模型优化：
  - 结合知识图谱：在Prompt中注入症状-疾病关联规则（如“咳嗽+咳痰→支气管炎”）。
  - 量化与加速：使用ONNX Runtime或TensorRT部署模型，推理延迟≤500ms。
- 解释性分析：
  - 通过SHAP值量化特征重要性（如“体温升高对肺炎预测的贡献度”）。
  - 生成自然语言解释（如“根据您的症状，患流感的风险较高，因为……”）。
输出：
- 训练好的模型文件（HuggingFace格式或ONNX）。
- 模型评估报告（准确率、F1值、解释性示例）。

3. Web应用开发（负责人：开发组）

任务：
- 后端开发：
  - 基于Django搭建RESTful API，提供以下接口：
    - /upload：接收用户上传的病历文件（PDF/JSON/Excel）。
    - /predict：调用LLM模型返回预测结果与解释。
    - /report：生成PDF格式的诊断报告（含预测结果、建议检查项目）。
  - 使用Celery实现异步任务队列（避免模型推理阻塞主线程）。
- 前端开发：
  - 使用React/Vue.js构建交互界面：
    - 症状勾选表单（支持多选）。
    - 检查指标输入框（如体温、血常规数值）。
    - 结果可视化：柱状图（疾病概率对比）、词云（关键症状）。
  - 实现用户权限管理（医生/患者角色分离）。
- 部署环境：
  - 后端：Docker容器化部署，Nginx负载均衡。
  - 数据库：PostgreSQL存储用户上传数据与预测历史。
输出：
- 可访问的Web应用URL（如https://<domain>/disease-predict）。
- 用户操作手册（含API文档、界面截图）。

三、技术栈与工具

模块	技术/工具
Web框架	Django、Django REST Framework、Celery
前端	React/Vue.js、ECharts、Material-UI
大模型	Med-PaLM 2、ChatGLM-6B-Medical、HuggingFace Transformers
数据库	PostgreSQL（结构化数据）、Neo4j（知识图谱）
部署	Docker、Nginx、AWS/阿里云（可选）
解释性工具	SHAP、LIME、LangChain（自然语言生成）

四、时间计划

阶段	时间节点	交付物
数据准备与预处理	第1-2周	清洗后的数据集、症状-疾病知识图谱
模型开发与优化	第3-4周	训练好的模型文件、模型评估报告
Web应用开发	第5-6周	可交互的Web界面、API接口文档
系统集成与测试	第7周	联合测试报告（功能、性能、安全）、压力测试（100并发用户）

五、验收标准

模型性能：
- 预测准确率：在测试集上F1值≥0.85（针对5种常见疾病）。
- 推理速度：单次预测延迟≤1秒（Web接口响应时间）。
系统功能：
- 支持上传多格式医疗数据（PDF/Excel/JSON）。
- 生成报告包含预测结果、解释性文本与建议检查项目。
用户体验：
- Web界面响应流畅，关键操作（如上传、预测）有明确进度提示。
- 解释性文本通俗易懂（避免专业术语堆砌）。

六、风险与应对

风险类型	描述	应对措施
数据隐私风险	用户上传的病历包含敏感信息	匿名化处理数据（删除姓名、ID号），部署HTTPS加密传输。
模型偏差风险	训练数据分布不均衡导致某些疾病预测不准	使用加权损失函数（如Focal Loss）、增加少数类样本合成（SMOTE）。
医疗合规风险	系统输出可能被误认为诊断结论	在界面显著位置标注“辅助工具，仅供参考”，要求用户确认免责声明。

七、附录

参考论文：
- 《Large Language Models in Medical Diagnosis: A Survey》（XXX, 2023）
- 《Explainable AI for Healthcare: Methods and Applications》（XXX, 2022）
代码仓库：
- GitHub链接（分模块存储：/data-processing、/model、/web）

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际需求调整模型选择（如使用更轻量的LLaMA-3 8B）、增加多模态输入（如医学影像分析）或扩展支持疾病种类（如罕见病预测）。

运行截图

项目案例

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