medical-diagnosis-assistant

# 🏥 智能医疗诊断助手

一个基于 LangGraph 和 DeepSeek 大模型构建的智能医疗诊断辅助系统。该项目模拟了完整的医疗诊断流程，从初步评估到最终报告生成，为医生和患者提供初步的诊断参考和治疗建议。

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/)
[![Streamlit](https://img.shields.io/badge/Streamlit-1.28+-red.svg)](https://streamlit.io/)
[![LangChain](https://img.shields.io/badge/LangChain-0.1+-green.svg)](https://python.langchain.com/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

<img src="1.png" />

<img src="2.png" />

<img src="3.png" />

## ✨ 特性

- 🤖 **智能诊断流程**: 基于 LangGraph 构建的多步骤、状态驱动的诊断工作流。
- 🌏 **全中文界面**: 所有用户界面元素和输出均为中文，符合国内用户使用习惯。
- ⚡ **流式输出体验**: 实时显示诊断进度，无需等待整个流程完成，提升用户体验。
- 📊 **动态症状录入**: 支持动态添加和删除多个症状，灵活记录患者情况。
- 🩺 **生命体征监测**: 集成血压、心率、体温等关键生命体征输入。
- 📋 **完整医疗报告**: 自动生成包含诊断、治疗和随访计划的详细医疗报告。
- 🔄 **医生审批模拟**: 内置模拟医生审批环节，确保诊断和治疗方案的严谨性。

## 🛠️ 技术栈

- **后端框架**: LangGraph (工作流编排)
- **AI 模型**: DeepSeek API
- **前端界面**: Streamlit
- **编程语言**: Python 3.8+

## 📋 先决条件

在运行此项目之前，请确保您已安装：

- Python 3.8 或更高版本
- 一个 DeepSeek API 密钥 (您可以在 [DeepSeek 官网](https://platform.deepseek.com/) 注册并获取)

## 🚀 安装与配置

### 1. 克隆仓库

```bash
git clone https://github.com/jiangnanboy/medical-diagnosis-assistant.git
cd medical-diagnosis-assistant
```

### 2. 创建虚拟环境

```bash
# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate
```

### 3. 安装依赖

运行以下命令安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 4. 配置环境变量

在项目根目录下创建一个名为 `.env` 的文件，并添加您的 DeepSeek API 密钥：

**.env**
```
DEEPSEEK_API="your_deepseek_api_key_here"
```

请将 `your_deepseek_api_key_here` 替换为您自己的 API 密钥。

## 🎯 使用方法

1.  **启动应用**:
    在激活虚拟环境后，运行以下命令：

    ```bash
    streamlit run app.py
    ```

2.  **打开浏览器**:
    应用启动后，它会自动在您的默认浏览器中打开 `http://localhost:8501`。

3.  **填写信息**:
    - 在左侧边栏填写患者的基本信息（姓名、年龄、病史等）。
    - 在主界面区域描述患者的症状（可动态添加多个症状）。
    - 输入患者的生命体征数据。

4.  **开始诊断**:
    点击 **"🔍 开始智能诊断"** 按钮，系统将开始执行诊断流程，并实时显示每个步骤的结果。

5.  **查看报告**:
    诊断完成后，您可以查