# medical_ai_integration

**Repository Path**: Allenlv/medical_ai_integration

## Basic Information

- **Project Name**: medical_ai_integration
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-22
- **Last Updated**: 2026-02-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 医疗AI平台（消化/儿科/妇产）Python联调与工程落地详细文件(V1.0)

> 目标：把“症状匹配 → 指南依据 → 用药禁忌 → 个体化调整 → 风险预警”的统一推理链，落成可联调、可审计、可回放的服务化工程骨架；并支持 **门诊开方 / 住院路径 / 互联网分诊 / 药学审方 / 教学解释** 五个场景适配。

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## 1. 总体架构（同核不同壳）

### 1.1 分层（建议按服务/模块拆分）
1) **数据与结构化层（Clinical Data Contract）**  
2) **安全护栏层（Safety Rails：Red Flag、禁忌、剂量边界、DDI、重复成分）**  
3) **证据检索层（Guideline/Label RAG：版本化文档库 + 检索）**  
4) **推理与方案生成层（LLM/ML：候选方案A/B/C + 解释 + 排序）**  
5) **场景适配层（Adapters：门诊/住院/互联网/药学/教学）**  
6) **审计与闭环层（Audit & Feedback：回放、差异、人工修正→训练样本）**

### 1.2 推荐工程原则
- **硬约束优先**：红旗/禁忌/剂量边界尽量由规则引擎/药学库兜底，LLM仅在约束内优化。
- **可审计可回放**：每次推理输出必须带 `trace_id`、触发的规则ID、引用的证据ID、输入快照哈希。
- **版本化**：指南、说明书、规则集都要版本号；支持地区/体系开关（如后续需要）。
- **“不确定性”是能力**：信息不足时输出“必须补充X”，而不是强行给方案。

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## 2. 统一数据契约（Schema）

### 2.1 基础对象（全科通用）
- Patient：年龄/性别/身高体重/孕哺/过敏/基础病
- Problems：主诉与症状（带时间线、严重程度）
- Vitals：体温、脉搏、呼吸、血压、SpO2
- Labs/Imaging：检验影像（单位、时间）
- Meds：当前用药（成分、剂量、频次、疗程、最近一次）
- Renal/Hepatic：eGFR/肌酐、ALT/AST/胆红素、Child-Pugh等（可选）
- Preferences：可及性/费用/给药途径偏好（可选）

### 2.2 专科扩展
- **消化（GI）**：腹痛结构化、腹泻呕吐、出血、肝胆胰要点、NSAIDs/抗凝史
- **儿科（Peds）**：精确年龄（天/周/月/岁）、体重必填、喂养尿量精神状态、疫苗与暴露
- **妇产（OBGYN）**：LMP/孕周、出血分泌物、盆腔痛、妊娠并发症信号、哺乳与避孕方式

> 本仓库提供 Pydantic 模型骨架（`schemas.py`），用于联调与接口约束。

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## 3. 安全护栏（Rule Engine）

### 3.1 规则类型（MVP优先）
- RedFlag：急危重/需转急诊/需线下检查
- Contraindication：过敏、孕哺、年龄、合并症禁用
- DoseGuard：剂量上限/肝肾调整（先做边界提示）
- Interaction（DDI）：严重相互作用拦截、中度提示监测
- DuplicateIngredient：重复成分提示/拦截（按严重度）

### 3.2 规则输出要求
每条触发必须返回：
- `rule_id` / `severity` / `message`
- `trigger_fields`（哪些字段触发）
- `action`（建议动作：转诊/补充信息/替代方案/监测）

> 本仓库提供最小规则框架（`rules.py`）与示例规则（非医疗结论，仅演示联调）。

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## 4. 证据检索（RAG）与引用格式

### 4.1 文档入库（建议目录）
- 指南/共识（消化、儿科、妇产高频病种）
- 药品说明书/药典/药学数据库导出
- 院内制度与临床路径

### 4.2 在线检索（接口约定）
- 输入：query + context（诊断猜测/关键词）
- 输出：TopK 证据片段（`evidence_id`、来源、版本、段落文本、适用条件）
- 生成输出必须携带 `citations: [evidence_id...]`

> 本仓库提供 `rag.py` 作为可替换的检索接口桩。

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## 5. 五大场景适配（Adapters）

### 5.1 互联网分诊（triage）
- 强红旗拦截：出现红旗 → 建议急诊/线下
- 必问项树：信息缺口 → 输出追问清单（questions[]）
- 限制输出：默认不输出详细处方，仅输出就医建议与安全提示

### 5.2 门诊方案（plan）
- 输出候选方案A/B/C（结构化），并给随访与复查窗口
- 严格执行禁忌与剂量边界检查

### 5.3 住院路径（plan + ward_mode）
- 输出“时序计划”（D1~Dn）与监测频率（vitals/labs）
- 输出升级条件（ICU/会诊触发）

### 5.4 药学审方（pharmacy_review）
- 输出：通过/需确认/不通过 + 触发规则 + 替代建议与沟通点
- 强调误报率控制：中度问题可提示，不强拦截

### 5.5 教学解释（teach/explain）
- 按五步链路逐步解释：症状→证据→禁忌→个体化→预警
- 产出“常见坑点”与“对比方案”

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## 6. 人工修正 → 训练闭环（联调必备）

### 6.1 修正事件（CorrectionEvent）建议字段
- `trace_id`：对应一次推理
- `diff`：结构化差异（JSON Patch 或自定义diff）
- `reason_category`：点选（信息缺失/证据不当/禁忌/剂量/预警不足/其他）
- `note`：可选简述（如“eGFR低需减量”）
- `evidence_ids`：关联证据
- `created_by_role`：doctor/pharmacist/nurse

### 6.2 产出可训练数据
- SFT：输入→标准化输出模板
- Preference：A优于B（排序学习）
- Error attribution：错误类型定位（抽取/检索/规则/生成）

> 本仓库提供 `audit_log.py`，用 SQLite 保存推理请求与修正事件，支持回放与差异分析。

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## 7. 联调接口（FastAPI）

### 7.1 统一约定
- 所有请求/响应带 `trace_id`
- 所有输出带：`red_flags[]`、`rule_hits[]`、`citations[]`、`uncertainty[]`

### 7.2 Endpoint
- `POST /triage`
- `POST /plan`
- `POST /pharmacy_review`
- `POST /teach/explain`
- `POST /feedback/correction`（写入修正闭环）
- `GET /audit/{trace_id}`（回放）

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## 8. 本仓库文件说明（可直接联调）
- `app.py`：FastAPI服务入口（含日志、trace、审计写入）
- `schemas.py`：Pydantic数据模型（基础+GI/Peds/OBGYN扩展）
- `rules.py`：规则引擎骨架与示例规则
- `rag.py`：证据检索桩（可替换成你们的向量库/搜索）
- `llm.py`：模型调用桩（可替换成内部模型或API）
- `audit_log.py`：SQLite审计与修正闭环存储
- `tests_smoke.py`：冒烟测试（httpx调用）
- `requirements.txt`：依赖
- `config.yaml`：配置示例（可扩展地区/版本开关）

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## 9. 运行与联调（本地）
```bash
pip install -r requirements.txt
uvicorn app:app --reload --port 8000
python tests_smoke.py
```

### 9.1 CURL示例
```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/triage -H "Content-Type: application/json" -d @examples/triage_gi.json
```

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## 10. 重要提示（合规与安全）
- 本仓库示例规则与示例输出仅用于**工程联调**，不构成医疗建议。
- 真实上线必须使用本地/机构认可的指南、药品说明书与合规流程。