医疗报告生成系统

基于多智能体架构的医疗 AI 系统，能够根据患者信息自动生成规范的医疗报告。

系统特点

• 多智能体协作架构
• 知识库自动构建和更新
• 支持多种报告类型生成
• 自动症状分析和诊断建议
• 智能治疗方案推荐
• 基于 LoRA 的模型微调

系统要求

• Python 3.8+
• CUDA 支持的 GPU（推荐 16GB+ 显存）
• 至少 32GB 系统内存

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/crow-1412/Medical-AI-System.git
cd Medical-AI-System

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

或手动安装所需包：

pip install gradio transformers torch bitsandbytes accelerate sentence-transformers faiss-cpu langchain-community beautifulsoup4 python-dotenv sentencepiece

3. 配置环境

# 配置 Git
git config --global user.name "您的用户名"
git config --global user.email "您的邮箱"

# 设置远程仓库（替换 YOUR_TOKEN 为您的 GitHub token）
git remote set-url origin https://[email protected]/crow-1412/Medical-AI-System.git

使用说明

1. 初始化知识库

python scripts/process_and_train.py

2. 启动 Web 界面

python interface/gradio_app.py

3. 访问系统

• 本地访问：http://localhost:7860
• 远程访问：
  1. 在 AutoDL 控制台中找到"开放端口"
  2. 将端口 7860 映射到公网
  3. 使用 AutoDL 提供的访问地址

功能特性

1. 报告类型

• 初步诊断报告
• 住院记录
• 手术记录

2. 智能分析

• 症状识别和分析
• 血压等级判断
• 相关疾病关联
• 治疗方案推荐

3. 知识库功能

• 自动文档处理
• 向量化存储
• 相似度检索
• 实时知识更新

4. 模型训练

• LoRA 微调支持
• 8-bit 量化优化
• 自动梯度检查点
• 多 GPU 支持

开发指南

代码结构

Medical-AI-System/
├── agents/                 # 智能代理模块
├── config/                 # 配置文件
├── crawlers/              # 数据爬取模块
├── interface/             # Web 界面
├── knowledge_base/        # 知识库管理
├── training/              # 模型训练
└── workflows/             # 工作流管理

更新代码

git add .
git commit -m "更新说明"
git push origin main

系统架构

工作流程

注意事项

1. 内存管理

   • 使用 clean_gpu_memory() 定期清理 GPU 内存
   • 设置合适的批处理大小
   • 启用梯度检查点节省显存

2. 并发处理

   • 使用异步操作处理请求
   • 实现单例模式避免重复初始化
   • 使用锁机制确保并发安全

3. 错误处理

   • 完善的异常捕获和日志记录
   • 优雅的错误恢复机制
   • 用户友好的错误提示

许可证

MIT License