基于AI大模型的多模态中医诊疗平台-python

最新推荐文章于 2025-07-30 21:04:37 发布
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分类专栏： 源码 数据库 文章标签： python flask 后端
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wjwjwjd/article/details/149604356

本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目，在工作环境中基本使用不到，但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做，故分享出本项目供初学者参考。

一、项目描述

基于AI大模型的多模态中医诊疗平台。通过web框架sqlite进行开发
地址：http://127.0.0.1:5000/
管理：admin admin123
用户：wangwei 123456

二、项目功能

智能对话：基于DeepSeek AI模型的自然语言处理能力
中医知识：内置中医理论和实践知识库
多模态输入：支持文本、图片、文档等多种输入方式
图像识别：使用EasyOCR进行图像文字识别，提取图片中的文本内容
文件处理：支持上传和处理多种文件格式（TXT、PDF、DOC、DOCX、图片等）
音频转写：支持音频文件的内容转写
知识文章：提供丰富的中医健康文章，支持评论、点赞、收藏功能
中药大全：提供中药信息查询，每页显示6个中药信息
方剂大全：提供方剂信息查询，每页显示4个方剂信息
实时响应：流式响应，即时显示AI回复
会话历史：保存对话历史，支持上下文理解
美观界面：现代化的用户界面设计，支持暗色主题

三、运行环境

开发环境 pycharm
运行环境 py3.10

四、项目技术 

后端：Python、Flask
前端：HTML、CSS、JavaScript
AI模型：DeepSeek API
图像识别：EasyOCR
数据存储：SQLite

启动：run.py 启动项目

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行

五、项目截图 

基于多模态大模型的ATM全周期诊疗技术方案
LCG元的博客
04-10 823
基于多模态大模型的ATM全周期诊疗技术方案
【前沿洞察】医疗大模型：跨越诊室与云端的诊疗革命
2401_84204207的博客
08-05 1321
在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾病，减少住院和急诊；建立投诉处理机制，允许患者和医疗从业者报告任何与医疗大模型相关的问题或担忧，推动用户参与医疗和技术社区，分享最佳实践和经验，推动医疗大模型的安全发展。在提高全球医疗效率和资源配置上，医疗大模型可用于流行病学研究和疫情监测，分析大规模健康数据，如病例报告、病毒基因组和人口统计数据，预测传染病传播趋势、制定干预措施和优化疫苗分发策略。
重磅！NAT MED丨上海交通大学携手清华大学与新加坡国立大学研制国际首个糖尿病诊疗多模态大模型DeepDR-LLM
python1234567_的博客
07-25 1150
针对当前的技术空白和临床的实际需求，**本研究成功研发了全球首个面向糖尿病基层诊疗的视觉-大语言模型多模态集成智能系统DeepDR-LLM。
打造三甲医院人工智能矩阵新引擎（三）：多模态大模型篇-Med-Gemini多面手
AllenLV的博客
01-03 1633
Med-Gemini基于Gemini模型构建，其架构设计精妙，为医疗多模态数据处理与分析提供了坚实支撑。在多模态融合方面，Med-Gemini采用了先进的融合策略，能够将文本、影像、基因等不同模态的数据进行有机整合。在处理医学影像与文本病历数据时，通过构建多模态特征融合层，利用卷积神经网络（CNN）提取影像特征，循环神经网络（RNN）或Transformer捕捉文本语义信息，再将二者融合，使模型能够同时理解影像中的视觉信息与文本中的症状描述、病史等内容，为精准诊断提供全面依据。
多模态大模型关键技术深度分析 2024
m0_48891301的博客
12-14 2022
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近期，中国人工智能协会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》，系统梳理了大模型技术演进，深入探讨关键技术要素，并剖析当前挑战及未来展望。我为大家做了简要总结，并附上原文供深入阅读。
创新融合！知识图谱与大模型助力中医临床决策升级
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基于Pygame的摩托车驾考模拟系统：架构设计与技术实现详解
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开发一个本地化的 RAG 智能体
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07-26 763
2. LangChain 的文本嵌入模块 HuggingFaceEmbeddings 会有层层依赖，安装时容易受挫，别怕，都给你梳理好了：HuggingFaceEmbeddings 依赖 sentence-transformers，sentence-transformers 依赖 torch，（torch 依赖 numpy，运行时才会暴露）。要开发 RAG 智能体，少不了要进行检索文档、调用大模型、调用工具等操作，这些操作都是最基础的标准动作，已经有开源的框架库帮我们封装好了，不需要我们从头来写。
基于大模型的中医系统
01-19
### 基于大模型的中医诊断系统实现方案 #### 1. 数据收集与预处理 构建高质量的数据集对于训练有效的大型语言模型至关重要。数据应涵盖广泛的中医理论、临床案例和现代医学研究成果。具体来说，可以利用已有的中医药数据库，如包含100亿字符的中医知识文本以及中医院的数字化病例[^4]。这些资源提供了丰富的背景信息和支持材料。 为了提高模型性能，在输入到模型之前还需要对原始数据进行清洗、标注等一系列预处理操作。例如去除无关符号、统一术语表达形式等措施有助于减少噪声干扰并增强特征表示能力。 #### 2. 模型架构设计 考虑到中医诊疗过程中的复杂性和多样性，采用多模态融合的方法来捕捉不同类型的健康状态描述可能是必要的选择之一。一方面可以通过自然语言理解模块解析患者症状叙述；另一方面则借助图像识别算法分析舌苔照片或其他体征图片。此外，还可以引入图神经网络（GNNs）建模疾病传播路径及其关联关系，从而更好地支持综合判断。 针对上述需求，可以选择现有的预训练大模型作为基础框架，并在此基础上定制化调整参数配置以适应特定应用场景的要求。比如BERT系列或T5架构都具备强大的上下文感知能力和泛化潜力，适合用来处理半结构化的电子病历记录。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=NUM_LABELS) def preprocess(text): inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=MAX_LENGTH, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt" ) return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'] # 训练代码省略... ``` #### 3. 解决透明度和可解释性问题 由于当前许多AI驱动下的医疗决策工具存在黑箱效应——即内部运作机制不清晰，因此如何让机器给出的理由更加直观易懂成为了一个亟待解决的问题。为此可以在预测阶段加入注意力机制可视化功能，展示各个因素在整个推断链条里所占权重大小；也可以尝试运用LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 或SHAP (Shapley Additive exPlanations) 方法论来进行事后解释说明工作。 另外值得注意的是，尽管深度学习方法在某些方面表现出色，但在实际应用当中仍然需要遵循循证医学原则，确保每一个结论都有充分依据支撑而不是单纯依赖统计规律得出的结果。 #### 4. 应用场景拓展 除了用于辅助医生做出更准确高效的诊断外，此类智能化平台同样适用于远程医疗服务领域内开展在线问诊活动。通过集成语音交互界面让用户能够方便快捷地获取专业意见指导日常生活保健事项安排。长远来看，随着技术不断进步和完善，这类系统还有望进一步深入参与个性化预防策略制定等方面的工作之中去。
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