项目概览
项目定位
"岐黄智鉴"是一个基于GLM-4.1V-9B模型的中医专病智能诊疗系统，融合传统中医智慧与现代AI技术，为基层医疗和中医教育提供智能化支持。
项目简介
本项目旨在聚焦脾胃病领域，融合中医“脾胃升降”理论精髓与AI技术，构建智能诊疗大模型。 通过整合《脾胃论》等古籍精华及名老中医医案等数据，建立专病知识图谱；创新研发“辨病-辨证-辨体”融合算法，结合症状、舌脉、胃镜等多模态信息实现智能辨证，并推荐中药、食疗等个性化方案。以消化不良为试点进行临床验证，同步开发医患双端程序。旨在提升辨证论治精准度，推动脾胃病诊疗智能化，构建“治养结合”健康管理新模式。
项目系统架构
整体架构设计
前端层 → 服务层 → AI模型层 → 基础设施层
- 前端层: 对话界面、项目展示、技术文档
- 服务层: FastAPI服务、模型推理引擎、结果处理模块
- AI模型层: GLM-4.1V基座模型 + LoRA适配器
- 基础设施层: Docker容器 + Nginx代理
技术栈组成
| 层级 | 技术选型 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端 | HTML5 + CSS3 + JavaScript | 简洁高效的Web界面 |
| 后端 | FastAPI + Python | 高性能API服务框架 |
| AI模型 | GLM-4.1V + LoRA | 多模态大语言模型 |
| 部署 | Docker + Nginx | 容器化部署方案 |
| 文档 | VitePress + Markdown | 现代化文档系统 |
前端界面展示
我们开发了现代化的对话界面，为用户提供直观、友好的中医问诊体验：
现代化的中医问诊对话界面
系统特点
- 轻量化部署：支持个人GPU环境部署，降低硬件门槛
- 用户友好：现代化Web界面，操作简单直观
- 技术完整：前后端分离架构，具备良好的扩展性
项目创新点
实际技术创新
- 中医专病模型：针对脾胃病领域的专门化AI模型训练
- 轻量化方案：基于LoRA的高效微调，降低部署成本
- 完整技术栈：从数据处理到部署的全链路技术方案
应用价值
- 教育辅助：为中医学习者提供智能问诊练习平台
- 基层赋能：为基层医疗机构提供中医诊疗参考
- 知识传承：数字化保存和传播中医诊疗经验
项目完成情况
核心完成内容
✅ 主要工作完成情况
- 数据处理：整理并处理了优质中医医案数据，构建了适合GLM-4训练的标准对话格式数据集
- 模型微调：基于GLM-4.1V-9B-Thinking模型进行LoRA微调，专门针对中医问诊场景优化
- 前端界面：现代化的Web界面，包括对话、项目展示页面等(前后端服务对接正在开发中)
- 后端服务：预实现基于FastAPI的推理服务，支持模型调用和对话管理
- 部署方案：提供了完整的Docker容器化部署配置
- 技术文档：构建了VitePress技术文档网站，详细记录项目实现过程
项目应用场景
主要应用方向
医学教育
- 中医院校教学辅助工具
- 学生问诊技能训练平台
- 中医知识普及应用
基层医疗
- 社区卫生服务中心辅助诊断
- 乡村医生中医培训支持
- 远程医疗咨询支持
个人健康
- 家庭健康管理助手
- 中医养生知识普及
- 初步症状自查工具
项目发展前景
技术扩展方向
- 中医专病知识图谱：构建更完整的中医知识体系
- 个性化推荐：基于用户体质的个性化建议
- 多模态数据对齐：利用模型多模态能力提高问诊准确率
产业化潜力
- 医疗信息化：集成到医院HIS系统
- 教育培训市场：专业的中医教学平台
- 健康管理服务：面向消费者的健康应用
重要说明
本项目为教育研究性质，所提供的诊断建议仅供参考，不能替代专业医生诊断。如有疾病症状，请及时就医。
项目愿景：让每一个人都能享受到高质量的中医药服务，推动中医药在新时代的传承与发展。