健康之桥AI智能体系统产品系统

为更好更充分地利用个人健康数据与自主智能的实现健康管理，开发此AI智能体。项目聚焦健康数据智能推理、精准导诊、周边医疗资源定位及ECG图像识别，旨在打造主动式、全流程的个性化数字健康管理闭环。

健康之桥AI智能体系统以多模态交互为核心，构建了全方位、智能化的主动健康服务闭环。在基础交互层面，系统支持基于大模型的文本问答、代码生成与图像问答，并特别提供基于Ernie Speed模型的快速响应模式。在核心医疗服务方面，系统集成了智能导诊、附近医生查找、药品咨询，以及针对心电图、体态和食品标签等多模态医学影像与信息的AI识别分析功能。此外，系统深度融合了中医与养生场景，能够基于中西医临床思维辅助生成问诊列表，并结合五运六气理论提供个性化的每日体质养生计划与三餐菜谱推荐。同时，系统还具备健康数据查询与实时信息问答能力，将基础问答、多模态识别、中西医疗法与个性化养生指导有机结合，为用户提供了专业、便捷且极具温度的数字健康管理体验。

在健康之桥AI智能体系统项目中，我独立负责知识图谱构建、附近医疗资源定位及个人健康数据管理模块的开发，核心技术栈涵盖Python、FastAPI和Neo4j图数据库。在研发过程中，我重点攻克了个人健康数据结构化描述及医疗资源数字化嵌入两大技术难点。
针对个人健康数据，我基于Neo4j构建了个人健康知识图谱，将用户的生理指标、生活习惯、疾病诊断等动态数据转化为语义化的节点与关系网络。通过融合医学知识本体与个人数据，系统能够捕捉数据间的因果关联，为AI提供具备上下文理解能力的语义支撑，从而实现深度的健康意图推理与个性化干预。
针对医生、药品等医疗资源文档，我利用Python与FastAPI搭建了高效的文档数字化与检索链路。首先对非结构化医疗文档进行清洗与语义分块，再结合Embedding模型将其向量化并嵌入至Neo4j的知识节点属性中。在查询阶段，通过FastAPI接收用户请求并生成查询向量，利用Neo4j的向量索引执行近似最近邻搜索，快速召回最相关的医疗资源节点，并结合图谱关系补充上下文，从而实现了医疗文档的精准语义检索与智能问答。