Flask

面向消化内镜检查报告质量控制场景，实现医疗报告自动解析、关键信息提取及十八项质控指标智能判定，并按照统一结构化格式输出检查结果；同时支持复杂医学文本理解和规则判断，为医院质控人员提供报告审核、问题发现及辅助决策能力。

实时流式通道产出的数据结构与批处理语义一致，可统一纳入历史检索与洞察分析，实现全场景数据统一管理。该平台已在消费级GPU上验证近实时处理可行性，为医疗质量控制、合规审计和随访数据资产化管理提供了可积累、可回溯、可重复挖掘的一体化技术底座。

项目构建了一套完整的心脑血管风险预测与群体健康数据分析平台，包含个人风险评估、机构批量分析、数据可视化、历史趋势分析及健康建议等核心模块。个人端基于双XGBoost模型分别预测心脏事件和脑卒中风险，并提供五级风险评级、关键因素解释及情景模拟；机构端支持CSV大数据上传、重点人群筛选、区域聚合统计和多

本系统采用前后端分离架构，主要包含前台用户交互端和后台管理分析端两大核心模块。1.智能诊断功能：支持用户上传乳腺超声图片，系统自动进行预处理（重采样、归一化），调用训练好的随机森林模型进行推理，实时输出良恶性预测结果及置信度概率。2.可视化分析看板：集成ECharts图表库，直观展示模型性能指标（如

1、项目有哪些具体功能模块整体分为三大终端模块与统一后端支撑模块：PC管理员后台模块：数据概览、医护与科室管理、订单与评价管理、系统配置；医生工作台模块：账号登录、接诊订单管理、患者病历查看、个人排班与收入账单；患者H5端模块：账号注册登录、科室医生浏览、在线预约挂号、个人订单与评价提交；Pytho

1）知识图谱可视化：基于Neo4j图数据库存储疾病、症状、药物、科室等实体及其关联关系，前端使用D3.js/ECharts渲染力导向图，支持拖拽、缩放、节点点击展开等交互。2）智能检索：支持按疾病名称、症状关键词进行模糊搜索，返回关联路径图谱。3）问答咨询模块：用户输入症状描述，系统匹配相关疾病并展

1、通过AI智能体把上传的报告可以是图片或PDF文件，转为数字格式。2、记录保存报告数据，以便后期的分析。3、后台管理页面可以选择会员不同时期的同一指标波动情况

项目包含六大核心功能模块：1.Multi-Agent多意图智能路由：基于ChatSubIntent枚举实现9种子意图分类（日常闲聊、健康咨询、情感支持、记录协助、知识问答、图片生成、图片理解、提醒等），通过28个健康关键词和15个情感关键词快速匹配+LLM兜底，为不同意图加载专用SystemProm

1.接入硬件设备，形成数据的可视化，同时自动化生成pdf报告；2.支持第三方血氧仪报告的接入，按照医生要求，对报告模板进行调整和，合并输出报告3.给医生提供数据标注和核验功能；4.基于用户数据，实现呼吸状态评估算法，将原始数据转化为0~1的状态评估。

1.用户服务模块(User-Service)功能：患者注册/登录、医生/管理员账户管理、权限控制技术实现：SpringSecurity+JWT、OAuth2.0、角色权限体系2.挂号预约服务模块(Registration-Service)功能：在线挂号、号源管理、预约取消、排队叫号技术亮点：Redi