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介绍资料

以下是一份关于《Python + Spark + DeepSeek大模型中医问诊系统 + 知识图谱中药推荐系统》的任务书模板，结合中医诊疗场景与AI技术设计，供参考：

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任务书：Python + Spark + DeepSeek大模型中医问诊与知识图谱中药推荐系统

一、项目背景

中医诊疗依赖“望闻问切”四诊合参与辨证论治，但传统问诊存在效率低、经验依赖性强等问题。本项目结合自然语言处理（NLP）、大数据分析与知识图谱技术，构建一套智能中医问诊与中药推荐系统：

1. 问诊环节：通过DeepSeek大模型（或开源中医大模型）解析患者症状描述，生成辨证结果（如“肝郁气滞证”）；
2. 推荐环节：基于Spark构建的中医知识图谱，匹配对应证型的中药方剂与单味药，提供个性化推荐；
3. 数据支撑：利用Python生态处理中医古籍、临床病历等非结构化数据，构建高质量语料库与知识库。

二、项目目标

1. 技术目标

• 问诊模型：基于DeepSeek或中医垂直领域大模型（如华佗GPT），实现症状理解、辨证分类准确率≥90%（测试集）。
• 知识图谱：构建包含“症状-证型-方剂-中药”关系的图数据库（Neo4j/JanusGraph），支持毫秒级关联查询。
• 数据处理：使用Spark处理TB级中医文献数据，完成实体抽取、关系链接与图谱更新。

2. 业务目标

• 开发Web端问诊系统，支持患者输入症状描述→系统辨证→推荐中药→生成电子处方全流程。
• 提供医生辅助工具，支持辨证结果修正、方剂加减与用药禁忌提醒（如“十八反十九畏”）。
• 积累临床数据，持续优化模型与知识图谱（闭环迭代）。

三、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理模块

• 任务内容：
  • 采集中医数据源：
    • 结构化数据：中医古籍（如《黄帝内经》）、临床病历（医院合作数据脱敏）。
    • 非结构化数据：中医论坛问诊记录、学术论文（PDF/HTML解析）。
  • 数据清洗：
    • 症状术语标准化（如“头晕”→“眩晕”），参考《中医症状学》标准。
    • 去除低质量数据（如广告、重复病历）。
  • 数据标注：
    • 人工标注1000例问诊-辨证-处方样本，用于模型微调。
• 负责人：数据工程组
• 交付物：清洗后的数据集、术语标准化规则、标注样本集。

2. 大模型问诊模块（Python + DeepSeek）

• 任务内容：
  • 模型选择与微调：
    • 基于DeepSeek-R1或开源中医大模型（如Med-PaLM M），使用LoRA技术微调中医问诊任务。
    • 输入：患者症状描述（如“我最近失眠、口干、舌红”）；输出：辨证结果（如“阴虚火旺证”）。
  • 对话引擎开发：
    • 使用LangChain框架构建多轮问诊流程（如追问“是否手脚心发热？”）。
    • 集成意图识别：区分患者主诉（症状）与闲聊内容。
• 负责人：AI算法组
• 交付物：微调后的模型权重、对话引擎代码、模型评估报告。

3. 知识图谱构建模块（Spark + Neo4j）

• 任务内容：
  • 实体与关系抽取：
    • 使用Spark NLP（或BERT+规则）从古籍/病历中提取“症状-证型-方剂-中药”实体。
    • 示例：从“四君子汤治疗脾胃气虚证”中抽取（四君子汤）-[治疗]->（脾胃气虚证）。
  • 图谱存储与查询：
    • 导入Neo4j图数据库，设计索引优化查询性能（如为“证型”节点创建全文索引）。
    • 实现SPARQL查询接口：输入证型（如“肝郁气滞”），返回关联方剂与中药。
• 负责人：大数据组
• 交付物：知识图谱数据文件、Neo4j导入脚本、查询接口文档。

4. 中药推荐模块（Python + 规则引擎）

• 任务内容：
  • 推荐算法设计：
    • 基础推荐：根据辨证结果匹配知识图谱中的经典方剂（如“逍遥散”）。
    • 个性化调整：结合患者年龄、性别、过敏史（从问诊对话中提取）调整方剂组成。
  • 用药禁忌检查：
    • 集成“十八反十九畏”规则库，检测推荐中药是否存在配伍禁忌。
    • 示例：若推荐“半夏”与“乌头”，触发警告并替换药物。
• 负责人：中医专家 + 算法组
• 交付物：推荐算法代码、规则库文档、测试用例。

5. Web系统开发模块（Python + Vue.js）

• 任务内容：
  • 前端界面：
    • 患者端：症状输入框、辨证结果展示、推荐中药列表（含剂量、用法）。
    • 医生端：辨证结果修正面板、方剂加减操作、电子处方生成。
  • 后端服务：
    • 使用FastAPI开发RESTful API，连接大模型、知识图谱与推荐模块。
    • 示例接口：POST /api/diagnose（接收症状文本，返回辨证+推荐结果）。
• 负责人：全栈开发组
• 交付物：Web项目代码、API文档、UI设计稿。

6. 系统测试与部署模块

• 任务内容：
  • 功能测试：验证辨证准确性、推荐合理性、禁忌检查有效性。
  • 性能测试：模拟100并发问诊请求，优化Spark图谱查询与模型推理速度。
  • 部署方案：
    • 模型服务：使用Triton Inference Server部署DeepSeek模型。
    • 图谱服务：Neo4j集群部署，Spark任务提交至YARN/K8s。
• 负责人：运维组
• 交付物：测试报告、部署文档、监控看板截图。

四、时间计划

阶段	时间范围	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成数据源确认、模型选型、图谱模式设计
核心模块开发	第3-6周	完成数据清洗、模型微调、图谱构建、推荐算法
系统集成	第7周	打通问诊→辨证→推荐全流程，开发Web界面
测试与优化	第8周	完成压力测试、中医专家评审、模型迭代
项目上线	第9周	系统正式发布，编写操作手册与培训材料

五、技术栈

• 数据处理：Python 3.10 + PySpark 3.5 + Spark NLP
• 大模型：DeepSeek-R1/Med-PaLM M + LangChain + HuggingFace Transformers
• 知识图谱：Spark GraphX（图计算） + Neo4j 5.0（存储） + Cypher查询语言
• Web开发：FastAPI（后端） + Vue 3 + Element Plus（前端）
• 部署：Docker + Kubernetes（模型服务） + Prometheus（监控）

六、预期成果

1. 可运行的智能中医问诊与中药推荐系统，支持Web端访问与医生协作。
2. 中医知识图谱（含10万+实体、50万+关系），支持动态更新与扩展。
3. 完整的项目文档（数据字典、模型说明、系统操作手册）。
4. 演示视频与PPT汇报材料（面向医院、药企等潜在用户）。

七、风险评估与应对

风险类型	应对措施
中医术语歧义	增加人工审核环节，建立术语歧义库（如“水肿”分“阳水”“阴水”）
模型幻觉问题	引入规则引擎兜底，对模型输出进行后处理（如过滤不合理证型）
数据隐私合规	临床数据脱敏处理，符合《个人信息保护法》与HIPAA标准

负责人签字：________________
日期：________________

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可根据实际需求扩展功能，例如增加舌诊/脉诊图像识别、中医体质分类、用药效果随访等模块。

运行截图

 

 

 

 

推荐项目

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项目案例

 

 

 

 

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

 

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