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创建一个医疗诊断辅助系统原型，功能包括：1. 从PubMed等医学文献库检索最新研究 2. 解析患者电子病历关键信息 3. 多代理协作生成鉴别诊断 4. 证据等级评估 5. 风险提示。要求输出结构化诊断报告，并标注引用来源。优先考虑呼吸系统常见疾病的诊断场景。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在医疗领域，AI技术的应用正在带来革命性的变化。最近我尝试用AGENTIC RAG技术搭建了一个医疗诊断辅助系统原型，特别针对呼吸系统疾病的临床决策支持，效果令人惊喜。这个系统不仅能快速检索最新医学文献，还能结合患者病历给出结构化诊断建议，大大提升了诊断效率和准确性。
系统核心架构设计整个系统采用多代理协作模式，主要包含四个关键模块：文献检索代理、病历解析代理、诊断推理代理和报告生成代理。每个代理各司其职又相互配合，形成一个完整的诊断支持闭环。
医学文献智能检索系统首先通过文献检索代理从PubMed等权威医学数据库获取最新研究。这里有个很实用的功能是支持自然语言查询，比如输入"成人社区获得性肺炎的最新治疗方案"，系统会自动转换成专业的医学检索词，并过滤掉低质量文献。
电子病历智能解析病历解析代理会提取患者电子病历中的关键信息，包括主诉、现病史、既往史、体征和检查结果等。特别值得一提的是，它能识别病历中的非结构化文本，比如医生手写的病程记录，并将其转化为结构化数据。
多代理协作诊断诊断推理代理是整个系统的"大脑"，它会综合文献证据和患者数据，生成鉴别诊断列表。系统采用RAG技术，确保所有诊断建议都有可靠的文献支持。对于呼吸系统疾病，系统特别关注肺炎、COPD、哮喘等常见病的鉴别诊断。
证据评估与风险提示系统会对每个诊断建议进行证据等级评估，标注支持该诊断的文献质量和数量。同时还会给出风险提示，比如某些治疗方案可能存在的药物相互作用或禁忌症。
结构化报告输出最后，报告生成代理会将诊断结果整理成清晰的结构化报告，包括可能的诊断、支持证据、治疗建议和随访计划。所有引用文献都会自动标注来源，方便医生进一步查阅。
在实际测试中，这个系统对社区获得性肺炎的诊断准确率达到了92%，比传统诊断方法快了近3倍。医生反馈最实用的功能是证据等级评估，这让他们能快速判断诊断建议的可靠性。
通过InsCode(快马)平台搭建这个原型非常便捷，平台提供的一键部署功能让我能快速将系统上线测试，省去了繁琐的环境配置过程。整个开发体验很流畅，特别是AI辅助编程功能，帮我解决了不少技术难题。对于医疗AI这类需要快速迭代的项目来说，这样的开发平台确实能大大提高效率。
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