项目基于人工智能技术,根据患者描述快速生成诊断结果草稿供医生查看,并根据医生的诊断智能生成治疗方案。项目可以大大减轻医生的工作量。
项目采用CS架构,分为患者端、医生端,医生端又分为专科医生、化验医生、影像医生等端。
项目采用Python开发,界面使用tkinter制作,各端与服务器使用websocket实现全双工通信。
数据存储使用MySQL。
后台诊断模型采用规则实现,并预留接口,可以接入类chatgpt及搜索引擎(LLM+RAG)用于诊断。
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项目基于人工智能技术,根据患者描述快速生成诊断结果草稿供医生查看,并根据医生的诊断智能生成治疗方案。项目可以大大减轻医生的工作量。
项目采用CS架构,分为患者端、医生端,医生端又分为专科医生、化验医生、影像医生等端。
项目采用Python开发,界面使用tkinter制作,各端与服务器使用websocket实现全双工通信。
数据存储使用MySQL。
后台诊断模型采用规则实现,并预留接口,可以接入类chatgpt及搜索引擎(LLM+RAG)用于诊断。
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