本项目是一个端到端的医学数据智能分析系统，旨在解决传统病历检索中语义理解难、非结构化数据利用率低的问题。

通过集成基于特定医学语料微调（Fine-tuned）的深度学习模型，本系统不仅支持对海量病历数据进行精准的术语检索，更能实时聚合分析，将复杂的临床数据转化为直观的统计图表。前端采用 React 构建交互式仪表盘，后端基于高性能 FastAPI 框架，结合微调模型强大的语义理解能力，为科研人员和临床医生提供了一个高效、可视化的AI 辅助决策支持工具。

本平台致力于提供深度定制的 AI 医学知识检索服务，旨在帮助用户从海量数据中快速获取精准的临床洞察。依托于经过专业医学语料微调的 AI 模型，系统具备强大的语义理解能力。用户只需在搜索框中输入特定的医学术语或临床关键词，系统即可超越简单的字面匹配，精准识别用户的检索意图，迅速定位到高度相关的病历档案，即使是复杂的专业概念也能被准确捕捉。

在检索功能之外，系统为用户提供了即时的群体画像分析能力，将枯燥的检索结果转化为直观的视觉图表。当用户进行搜索时，系统会自动聚合相关病人群体的数据，并在毫秒级时间内计算并展示该群体的关键统计特征。用户无需手动整理数据，即可在界面上直接查看相关的性别比例、年龄分布区间以及生存率曲线等核心指标，实现了从“查病历”到“看趋势”的体验升级。

通过将非结构化的病历文本与结构化的统计图表相结合，本系统为医学科研人员和临床医生提供了一个高效的辅助工具。无论是为了快速了解某种疾病的临床人口学特征，还是为了筛选特定条件的科研样本，用户都能通过这一可视化的交互界面，大幅缩短数据筛选与分析的时间，从而将更多精力投入到核心的医疗决策与研究工作中。