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2023Anita/MedicalAI-Platform

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🏥 Med Agentic-AI | 智能医疗分析平台

Med Agentic-AI

基于多智能体协作的下一代医疗分析平台

License: AGPL v3 TypeScript React Node.js Google Gemini

🚀 快速开始🎥 演示视频📖 使用指南🏗️ 技术架构🤝 贡献指南


🌟 项目概述

Med Agentic-AI 是一个革命性的智能医疗分析平台,采用多智能体协作架构,结合 Google Gemini 2.5 Flash 先进AI技术,为医疗专业人员提供全面、准确、智能的医疗数据分析服务。

🎥 功能演示

想要快速了解平台功能?查看我们的 完整演示视频 📹

演示视频展示了从用户登录到智能分析报告生成的完整流程,包括多智能体协作、多模态数据处理、AI分析报告等核心功能。

🎯 核心价值

  • 🤖 多智能体协作:编排代理、影像分析代理、实验室分析代理、病史分析代理协同工作
  • 🔬 多模态数据处理:支持文本、图像、视频等多种医疗数据格式
  • 📊 智能分析报告:生成专业的中文医疗分析报告,专业术语中英文对照
  • 🏥 临床决策支持:提供鉴别诊断、风险评估、治疗建议等临床支持
  • 📈 历史数据对比:智能对比分析历史检查数据,追踪病情变化
  • 💬 AI智能问答:基于报告内容的智能医疗咨询助手

✨ 功能特性

🔧 核心功能

🎯 智能分析引擎

  • 多智能体协作分析:5个专业AI代理协同工作
  • 实时分析进度:可视化分析流程,透明化处理过程
  • 多模态数据支持:文本报告、医学影像、检查视频全覆盖
  • 专业报告生成:结构化中文医疗报告,符合临床规范

📊 数据管理

  • 历史报告管理:完整的检查历史记录和管理
  • 智能数据对比:多份报告智能对比分析
  • 数据安全存储:企业级数据安全和隐私保护
  • 导出打印功能:支持PDF导出和专业打印格式

💡 智能助手

  • AI医疗问答:基于报告内容的智能咨询
  • 个性化建议:根据患者情况提供定制化健康建议
  • 风险预警:智能识别潜在健康风险
  • 随访提醒:智能随访计划和提醒系统

🏗️ 技术特性

  • 🚀 现代化技术栈:React 18 + TypeScript + Node.js
  • 🎨 优雅用户界面:Tailwind CSS + Radix UI 组件库
  • ⚡ 高性能架构:Vite构建 + PostgreSQL数据库
  • 🔒 企业级安全:Session管理 + 数据加密
  • 📱 响应式设计:完美适配桌面端和移动端
  • 🌐 实时通信:WebSocket实时数据更新

🏗️ 技术架构

系统架构图

graph TB
    subgraph "用户界面层"
        A[React前端应用]
        B[Tailwind CSS样式]
        C[Radix UI组件]
    end
    
    subgraph "API服务层"
        D[Express.js服务器]
        E[RESTful API]
        F[WebSocket服务]
    end
    
    subgraph "业务逻辑层"
        G[多智能体系统]
        H[医疗分析服务]
        I[文件处理服务]
        J[对比分析服务]
    end
    
    subgraph "AI服务层"
        K[Google Gemini 2.5]
        L[编排代理]
        M[影像分析代理]
        N[实验室分析代理]
        O[病史分析代理]
    end
    
    subgraph "数据存储层"
        P[PostgreSQL数据库]
        Q[文件存储系统]
        R[Session存储]
    end
    
    A --> D
    B --> A
    C --> A
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    G --> H
    G --> I
    G --> J
    H --> K
    K --> L
    K --> M
    K --> N
    K --> O
    H --> P
    I --> Q
    D --> R
    
    style A fill:#e1f5fe
    style G fill:#f3e5f5
    style K fill:#fff3e0
    style P fill:#e8f5e8
Loading

数据流架构

sequenceDiagram
    participant U as 用户界面
    participant A as API服务
    participant M as 多智能体系统
    participant AI as Gemini AI
    participant D as 数据库
    
    U->>A: 上传医疗数据
    A->>M: 启动分析流程
    M->>AI: 编排代理分析
    AI->>M: 影像分析结果
    AI->>M: 实验室分析结果
    AI->>M: 病史分析结果
    M->>AI: 综合分析请求
    AI->>M: 完整分析报告
    M->>D: 保存分析结果
    M->>A: 返回分析报告
    A->>U: 展示分析结果
    
    Note over U,D: 实时进度更新通过WebSocket推送
Loading

技术栈架构

graph LR
    subgraph "前端技术栈"
        A1[React 18.3.1]
        A2[TypeScript 5.6.3]
        A3[Tailwind CSS]
        A4[Radix UI]
        A5[Vite 5.4.19]
    end
    
    subgraph "后端技术栈"
        B1[Node.js]
        B2[Express 4.21.2]
        B3[TypeScript]
        B4[Drizzle ORM]
        B5[PostgreSQL]
    end
    
    subgraph "AI技术栈"
        C1[Google Gemini 2.5]
        C2[多智能体系统]
        C3[自然语言处理]
        C4[多模态分析]
    end
    
    subgraph "DevOps技术栈"
        D1[Docker]
        D2[GitHub Actions]
        D3[环境配置管理]
        D4[自动化部署]
    end
    
    A1 --> B1
    B4 --> B5
    B2 --> C1
    C1 --> C2
    D1 --> D2
    
    style A1 fill:#61dafb
    style B2 fill:#68a063
    style C1 fill:#4285f4
    style D1 fill:#0db7ed
Loading

🚀 快速开始

📋 环境要求

  • Node.js: >= 18.0.0
  • npm: >= 8.0.0
  • PostgreSQL: >= 14.0
  • Google AI API Key: Gemini 2.5 Flash访问权限

⚡ 一键启动

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/med-agentic-ai.git
cd med-agentic-ai

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 环境配置
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件,配置数据库和API密钥

# 4. 数据库初始化
npm run db:push

# 5. 启动开发服务器
npm run dev

🔧 环境配置

创建 .env 文件:

# 数据库配置
DATABASE_URL="postgresql://username:password@localhost:5432/med_agentic_ai"

# Google AI配置
GEMINI_API_KEY="your_gemini_api_key_here"
GOOGLE_AI_API_KEY="your_google_ai_api_key_here"

# 会话配置
SESSION_SECRET="your_super_secure_session_secret"

# 服务配置
NODE_ENV="development"
PORT=5000

🏃‍♂️ 启动服务

# 开发模式
npm run dev

# 生产构建
npm run build

# 生产启动
npm start

# 类型检查
npm run check

📖 使用指南

👤 用户注册与登录

  1. 访问应用:打开浏览器访问 http://localhost:5000
  2. 注册账户:点击"注册"按钮,填写用户名和密码
  3. 登录系统:使用注册的账户信息登录系统

📊 医疗数据分析

1. 上传医疗数据

  • 支持文本报告、医学影像(JPG、PNG)、检查视频(MP4)
  • 填写患者基本信息:姓名、年龄、性别、检查日期
  • 粘贴或上传体检报告内容

2. 智能分析流程

  • 编排代理:协调整个分析流程
  • 影像分析代理:处理医学影像数据
  • 实验室分析代理:解读化验检查结果
  • 病史分析代理:分析既往病史信息
  • 综合分析:生成完整的健康评估报告

3. 分析报告解读

  • 执行摘要:主要发现、核心风险、首要建议
  • 详细分析:影像发现、化验异常、临床推理
  • 风险评估:整体评估、诊断结论、行动建议
  • 患者解释:通俗易懂的健康状况说明

📈 历史数据管理

  • 查看历史:浏览所有历史检查记录
  • 数据对比:选择多份报告进行智能对比
  • 趋势分析:追踪健康指标变化趋势
  • 报告导出:PDF格式导出和打印

💬 AI智能问答

  • 基于报告咨询:针对分析报告提出问题
  • 健康建议:获取个性化健康建议
  • 医学知识:专业医学术语解释
  • 随访指导:后续检查和治疗建议

🔧 配置说明

📊 数据库配置

// drizzle.config.ts
export default {
  schema: "./shared/schema.ts",
  out: "./drizzle",
  driver: "pg",
  dbCredentials: {
    connectionString: process.env.DATABASE_URL!,
  },
};

🤖 AI服务配置

// server/services/gemini.ts
const ai = new GoogleGenAI({ 
  apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY || process.env.GOOGLE_AI_API_KEY 
});

🔒 安全配置

// server/index.ts
app.use(session({
  secret: process.env.SESSION_SECRET,
  resave: false,
  saveUninitialized: false,
  cookie: {
    secure: process.env.NODE_ENV === 'production',
    httpOnly: true,
    maxAge: 24 * 60 * 60 * 1000, // 24小时
  }
}));

🚀 部署指南

🐳 Docker部署

# Dockerfile
FROM node:18-alpine

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production

COPY . .
RUN npm run build

EXPOSE 5000
CMD ["npm", "start"]
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    environment:
      - NODE_ENV=production
    depends_on:
      - postgres
  
  postgres:
    image: postgres:14
    environment:
      POSTGRES_DB: med_agentic_ai
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: password
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

☁️ 云平台部署

AWS部署

  • ECS: 容器化部署
  • RDS: PostgreSQL数据库
  • S3: 文件存储
  • CloudFront: CDN加速

Google Cloud部署

  • Cloud Run: 无服务器部署
  • Cloud SQL: 托管数据库
  • Cloud Storage: 文件存储

Azure部署

  • Container Instances: 容器部署
  • Azure Database: PostgreSQL服务
  • Blob Storage: 文件存储

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献!请查看 CONTRIBUTING.md 了解详细信息。

🔧 开发流程

  1. Fork项目 到您的GitHub账户
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 创建Pull Request

📝 代码规范

  • 使用 TypeScript 进行类型安全开发
  • 遵循 ESLint 和 Prettier 代码格式规范
  • 编写单元测试和集成测试
  • 提交信息遵循 Conventional Commits 规范

📄 许可证

本项目采用 AGPL-3.0 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

📋 许可证要求

本项目使用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0),这意味着:

允许的使用

  • 免费使用、修改、分发
  • 商业使用(需遵循开源要求)
  • 私人使用和研究

⚠️ 必须遵守的要求

  • 强制开源:任何基于此项目的衍生作品必须开源
  • 署名要求:必须明确标注"基于 Med Agentic-AI by 2023Anita 开发"
  • 网络服务:如果在服务器上运行修改版本,必须向用户提供源代码
  • 相同许可:衍生作品必须使用相同的 AGPL-3.0 许可证

🙏 致谢


📞 联系我们


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