基于人工智能的AI问诊导巡大模型项目旨在提升患者的就医效率,缓解医疗资源压力。以下是项目的详细讲解: 最终效果: · 实现了模型的实时回复; · 使用agent对模型的回复进行裁决, 效果测试接近于人工审核; · 实现了模型自动思考决策行为+rag和知识图谱的信息作为提示词工程, 减少了模型的幻觉问题;
项目搭建过程: · 前端使用vue搭建app和管理后台. 管理后台页面有患者列表、患者训练列表、患者心理量表、患者疑问列表、日训练情况查看等相关页面. app端是用户进行日常训练、疑问求解、以及使用大模型的相关页面. · 后端使用falsk搭建框架, python编写代码, 使用mysql数据库, gitee管理代码, 患者在入院时会填写一份患者信息, 包括身份和身体检查状况. 患者在出院和出院2个月时根据app端的心理治疗方式进行治疗. 医生和护士可以在管理后台查看., 有效的减少了医院的入手不足的情况, 同时利用大模型的医疗对话可以减少患者心理上的负担. · 融合了最新大模型作
基于人工智能的AI问诊导巡大模型项目旨在提升患者的就医效率,缓解医疗资源压力。以下是项目的详细讲解: 最终效果: · 实现了模型的实时回复; · 使用agent对模型的回复进行裁决, 效果测试接近于人工审核; · 实现了模型自动思考决策行为+rag和知识图谱的信息作为提示词工程, 减少了模型的幻觉问题;...
项目搭建过程: · 前端使用vue搭建app和管理后台. 管理后台页面有患者列表、患者训练列表、患者心理量表、患者疑问列表、日训练情况查看等相关页面. app端是用户进行日常训练、疑问求解、以及使用大模型的相关页面. · 后端使用falsk搭建框架, python编写代码, 使用mysql数据库, gitee管理代码, 患者在入院时会填写一份患者信息, 包括身份和身体检查状况. 患者在出院和出院2个月时根据app端的心理治疗方式进行治疗. 医生和护士可以在管理后台查看., 有效的减少了医院的入手不足的情况, 同时利用大模型的医疗对话可以减少患者心理上的负担. · 融合了最新大模型作...
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