MediRead is an AI platform that turns medical check-up reports (image / PDF) into a structured, plain-language interpretation — covering blood routine, urinalysis, liver / kidney function, lipid & glucose panels, tumor markers and more.
Built with FastAPI · LangChain · Ollama · PaddleOCR · Milvus · MySQL · MinIO.
上传体检报告(图片 / PDF)→ PaddleOCR 指标识别 → 结构化指标表(异常标红)+ RAG 接地解读 + 风险分级
 登录 · JWT 鉴权(bcrypt 预哈希 + 失败锁定)· 演示账号一键体验 |
 历史趋势 · 同一指标随多次报告的时间变化曲线 |
前端为 Vue 3 + Naive UI 演示层(深色高级风),直观呈现后端 OCR + RAG 解读能力;项目重心与工程实绩在后端。
用户拿到体检报告后，常面临三大痛点：
- 几十项指标看不懂，专业术语晦涩
- 异常指标含义难判断，单项偏离≠真实风险
- 医院专家解读预约难且贵，时效差
MediRead 用户上传体检报告（图片 / PDF），AI 自动完成「指标识别 → 异常解读 → 生活建议 → 就医分级」，覆盖血常规、尿常规、肝肾功能、血脂血糖、肿瘤标志物等常见检验项目。
Patients receive dense, jargon-heavy medical reports without context. MediRead ingests the report (image / PDF), extracts indicators with OCR, retrieves authoritative medical knowledge, and produces a tiered risk interpretation with lifestyle and triage recommendations — all running on a privately-deployed LLM.
| 智能体 / Agent | 能力 / Capability | 版本 |
|---|---|---|
| 报告解析 Agent | 图片 / PDF 双格式输入 · PaddleOCR + 版式识别 · 6 字段抽取 · 指标归一化 + 同义词映射 · 结构化 JSON 归档 | v1.0 ✅ |
| 医学解读 Agent | 医学知识库 RAG · 多指标联合分析 · ReAct 推理 · 四级风险分级 · 就医分级 · 危急值兜底 | v1.0 ✅ |
| 健康管家 Agent | LangGraph 多 Agent 编排 · 多轮记忆 · 用户健康档案 · APScheduler 主动复查提醒 · FAQ 兜底 | v1.2 🚧 (Roadmap) |
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│ FastAPI Gateway (API) │
│ /upload /parse /interpret /history │
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│
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│ 报告解析 Agent (Parser) │
│ PaddleOCR ──▶ 版式识别 ──▶ 6 字段抽取 ──▶ 归一化 │
│ 指标名/数值/单位/参考范围/性别/年龄 → 结构化 JSON │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ 医学解读 Agent (Interpreter) │
│ RAG (BM25+BGE+RRF+Cross-Encoder) ──▶ 多指标联合分析 │
│ ReAct 多步推理 ──▶ 四级风险 ──▶ 就医分级 ──▶ 兜底 │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ Milvus (向量) · MySQL (业务) · Redis (缓存) · MinIO │
│ Ollama (GLM-4-9B-Chat 量化版，本地部署，零外传) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
详细架构图见 docs/architecture.md。
- OCR：PaddleOCR + 版式识别
- Agent：LangChain (ReAct) + StructuredTool
- 大模型：Ollama 私有化部署 GLM-4-9B-Chat 量化版 — 健康数据零外传
- RAG：BM25 + BGE 向量 多路召回 + RRF 融合 + Cross-Encoder 精排
- 后端：FastAPI · Pydantic · Tortoise-ORM
- 数据 / 存储：MySQL · Redis · MinIO · Milvus
- 部署：Docker · docker-compose
MediRead/
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI 入口
│ ├── config.py
│ ├── agents/
│ │ ├── parser/ # 报告解析 Agent
│ │ │ ├── ocr.py # PaddleOCR 调用
│ │ │ ├── layout.py # 版式识别 (国内主流医院模板)
│ │ │ ├── extractor.py # 6 字段抽取
│ │ │ ├── normalizer.py # 指标归一化 + 同义词映射
│ │ │ └── schemas.py
│ │ └── interpreter/ # 医学解读 Agent
│ │ ├── react_chain.py # ReAct 多步推理
│ │ ├── joint_analysis.py # 多指标联合
│ │ ├── risk_grading.py # 四级风险 + 就医分级
│ │ └── prompts.py
│ ├── rag/ # 通用 RAG 组件
│ │ ├── ingestion.py
│ │ ├── hybrid_retrieval.py
│ │ └── reranker.py
│ ├── api/
│ ├── core/ # LLM / Embedding / DB / Storage
│ ├── data/
│ │ └── synonyms.json # 指标别名词典
│ └── schemas/
├── frontend/ # Vue 3 + Vite + Naive UI 前端(深色主题,前后端分离)
│ ├── src/
│ │ ├── views/ # 登录 / 报告解读 / 历史趋势
│ │ ├── components/ # 指标表 / 解读卡片 / ECharts 趋势图
│ │ ├── stores/ # pinia · JWT 鉴权态
│ │ └── api/ # axios + JWT 拦截器
│ └── vite.config.ts # 开发期 /api 代理到 :8000
├── docs/
├── scripts/
├── tests/
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
└── .env.example
完整的「个人电脑 / 企业私有化服务器」部署文档（含信创 / 离线 / 医疗数据合规清单）见
docs/DEPLOYMENT.md。 下面是 6 行命令快起版本。
git clone https://github.com/Mrduan-cloud/MediRead.git && cd MediRead
cp .env.example .env # 编辑 JWT_SECRET_KEY / 密码
docker compose up -d # 拉起 MySQL/Redis/Milvus/MinIO/Ollama/API
docker compose exec ollama ollama pull glm4:9b-chat-q4_0 # 拉取本地 LLM (~6GB，关键)
docker compose exec api python -m scripts.seed # 初始化 DB + 医学 KB + Demo 报告
docker compose exec api python -m scripts.demo # 跑端到端 demo打开：
- Swagger 文档: http://localhost:8000/docs
- 健康探测: http://localhost:8000/ready
- MinIO 控制台: http://localhost:9001
- Prometheus 指标: http://localhost:8000/metrics
后端起在 :8000 后,另开一个终端跑前端(Vue 3 + Vite,前后端分离,无需上云):
cd frontend
pnpm install
pnpm dev # → http://localhost:5173 (开发期 /api 自动代理到 :8000)演示账号 demo-001 / mediread2024(已随 scripts.seed 灌入一份体检报告,登录即可一键解读)。
前端说明见 frontend/README.md。
| 场景 | CPU | 内存 | 磁盘 | GPU | 模型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 个人电脑开发 | 8 核+ | 32 GB | 200 GB SSD | 可选 (CPU 也能跑，单页 10–30s) | glm4:9b-chat-q4_k_m |
| 小公司生产 ⭐ | 16 核 | 64 GB | 500 GB+ SSD | 单卡 RTX 4090 24G | GLM-4-9B-Chat GGUF Q4_K_M |
| 中型企业生产 | 16 核 | 128 GB | 1 TB+ SSD | A10 24G / L20 48G / A100 40G+ | 同上 / 升级到 9B FP16 / 14B |
默认面向小公司私有化场景：单卡 RTX 4090（约 2 万整机）+ GLM-4-9B-Chat Q4_K_M (Ollama)，单一医院/体检中心私有化部署即可回本。 硬件成本对照、ROI 测算、按公司阶段选配指南：
docs/HARDWARE.md⚠️ 医疗数据合规：MediRead 处理敏感健康数据，生产部署必须严格遵循docs/DEPLOYMENT.md§3.5 医疗数据保护清单。
- 图片 / PDF 双格式输入
- PaddleOCR + 版式识别适配国内主流医院与体检中心的报告模板
- 抽取 6 类核心字段：
指标名 / 数值 / 单位 / 参考范围 / 性别 / 年龄 - Pydantic + JSONSchema 强约束输出结构化 JSON，归档 MinIO
针对中英文别名做归一化，跨报告指标对齐 → 支持多次报告趋势对比与异常自动标记：
| 别名 | 标准名 |
|---|---|
| GGT | γ-谷氨酰转移酶 |
| HDL-C | 高密度脂蛋白胆固醇 |
| ALT (GPT) | 丙氨酸氨基转移酶 |
| AST (GOT) | 天门冬氨酸氨基转移酶 |
词典源：公开医学词典 + 自建别名词典。
单一指标异常与多指标联合异常采用不同解读策略，避免「单指标偏离一律打高风险」误判：
例：
ALT + AST + GGT三项联动判定肝损伤迹象。
基于 LangChain ReAct 模式编排 LLM 多步推理。
| 风险等级 | 触发条件 | 建议 |
|---|---|---|
| 轻度偏离 | 单项轻度超界 / 参考下限附近 | 调整饮食与作息 |
| 关注观察 | 多项轻度偏离 / 单项中度偏离 | 1–3 个月复查 |
| 建议复查 | 单项明显偏离 + 关联指标异常 | 2–4 周复查 |
| 建议就医 | 危急值 / 多项联动重度异常 | 全科 / 专科 |
危急值兜底（如肿瘤标志物显著升高）强制触发「建议尽快就诊专科」话术。
通过 Ollama 私有化部署 GLM-4-9B-Chat 量化版，所有用户体检数据均在内网处理，不出本地。
| 路径 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/api/auth/login |
POST | 登录 → 签发角色化 JWT |
/api/auth/register |
POST | 自助注册（随注册下发 token） |
/api/auth/demo-accounts |
GET | 演示账号列表（登录页一键体验） |
/api/upload |
POST | 上传体检报告（image / pdf） |
/api/parse/{report_id} |
POST | 触发 OCR 解析与结构化抽取 |
/api/interpret/{report_id} |
POST | 触发医学解读 + 风险分级 |
/api/history/reports |
GET | 我的报告列表（分页 · 含异常计数） |
/api/history/report/{id} |
GET | 单份报告详情（指标 + 最近解读） |
/api/history/series |
GET | 多次报告同指标趋势 |
完整 schema 见 /docs (Swagger UI)。
- 《中国成人体检基本项目专家共识》
- 《临床检验项目大全》
- 公开权威医学指南与共识
元数据增强：检验项目 / 系统分类 / 风险等级 / 适用人群。
检索链：BM25 + BGE 向量混合检索 → RRF 融合 → Cross-Encoder 精排。
把"单次报告解读"型产品继续延伸为"长期健康陪伴"型产品。重点是把"健康管家 Agent" 接进来—— 它不替代「医学解读 Agent」，而是把后者作为工具调用，并新增 long-running memory / proactive scheduling / multi-agent orchestration 三类能力。
| 月份 | 里程碑 | Release |
|---|---|---|
| 2025-09 | Web 上传页 · Vue3 + Vite 拖拽上传 / PDF & 图片预览 / 上传进度 / 解读结果展示 | v1.1.0 |
| 2025-10 | 健康管家 Agent · LangGraph 多 Agent 编排 + 多轮记忆 + 主动复查提醒（headline） | v1.2.0 |
| 2025-11 | 历史报告趋势对比 · 同用户多次报告的指标趋势图 + 异常变化高亮 | v1.3.0 |
| 2025-12 | 多模态影像解读 · 拓展到 CT / MRI / 超声报告 | v1.4.0 |
形成 原始数据 → 单次解读 → 长期陪伴 的三段式闭环：
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 健康管家 Agent (Concierge) │
│ LangGraph: 意图识别 → 多路由 → 工具聚合 │
└─────────────┬──────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────┼──────────────────────┐
│ │ │
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│ 报告追问 │ │ 复查提醒(主动) │ │ 健康咨询/FAQ │
│ → 医学解读 │ │ APScheduler 定时 │ │ → 医学知识 RAG │
│ Agent │ │ 扫描"建议 N 月后 │ │ + 产品 FAQ KB │
│ + 历史档案 │ │ 复查"标签 → push │ │ │
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核心差异化：
- 多轮记忆 + 用户档案：把历次报告解读结果 / 风险等级 / 就医建议沉淀为长期用户健康档案（Redis 短期 + MySQL 长期画像），每次对话自动加载最近 N 份报告 + 用户偏好
- LangGraph 路由编排：意图识别（报告追问 / 复查提醒 / 健康咨询 / 数据查询）→ 通过
StructuredTool调用 报告解析 Agent / 医学解读 Agent / 历史档案查询；非业务问题走 FAQ RAG 兜底；危急医学问题再次触发"建议就医"兜底 - 主动追踪与提醒：基于医学解读 Agent 给出的"建议 N 月后复查"标签，通过 APScheduler + Celery 定时任务到期前主动 push 提醒，自动加载历次报告作为上下文，支持用户回复后无缝转人工
新增依赖：APScheduler / Celery（定时任务）· WebSocket（主动推送）· redis-py（增强用)
设计文档完整版见
docs/concierge-agent-design.md（10 月落地时同步发布）。
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