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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:

中医智能问诊对话界面

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

  1. 中医专病模型:针对脾胃病领域的专门化AI模型训练
  2. 轻量化方案:基于LoRA的高效微调,降低部署成本
  3. 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
  1. 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
  2. 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
  3. 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)
  4. 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
  5. 部署方案:提供了完整的Docker容器化部署配置
  6. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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。

基于 VitePress 构建