自建诊疗AI大模型与微信小程序开发方案

方案概述

本方案提供了一套完整的自建诊疗AI大模型及微信小程序开发计划。针对诊疗领域相对细分、知识点集中的特点，采用基于DeepSeek等开源模型进行领域适配的方法，实现完全本地化部署和服务器托管。

核心优势： 数据自主可控、模型高度定制、完全本地化部署、符合医疗数据合规要求

技术架构

整体架构图

前端(微信小程序) → API网关 → 模型推理服务 → 微调后的诊疗大模型 → 医疗知识库

基础模型选择

• DeepSeek系列开源模型

• ChatGLM3-6B

• LLaMA 2-7B

• MedicalLM等医疗专业模型

微调技术方案

• LoRA/LoRA+低参数微调

• QLoRA量化微调技术

• 领域适应性预训练

• 提示工程优化

部署方案

• 模型量化压缩(4-8bit)

• vLLM高效推理加速

• Docker容器化部署

• GPU/CPU混合推理

硬件需求

训练阶段硬件需求

推理部署硬件需求

技术优势： 采用LoRA等参数高效微调方法可大幅降低硬件需求；模型量化技术可进一步提升推理效率。

数据准备与模型训练

第一阶段：数据收集与清洗

• 收集公开医疗数据集(MEDQA、PubMedQA等)

• 整理医学教科书、指南和文献

• 构建症状-疾病-治疗方案知识图谱

• 数据清洗与去标识化处理

第二阶段：数据标注与增强

• 医学专家参与数据标注

• 使用合成数据增强技术

• 构建问答对训练数据

• 设计多轮对话数据集

第三阶段：模型微调训练

• 使用LoRA进行参数高效微调

• 领域适应性预训练

• 多任务学习(诊断、问答、推理)

• 强化学习与人类反馈(RLHF)

第四阶段：模型评估与优化

• 医学专家参与模型评估

• 多维度评估(准确性、安全性、可靠性)

• 迭代优化与错误分析

• 模型压缩与量化

微信小程序开发方案

前端功能模块

• 智能症状自查

• 疾病知识查询

• 用药指导助手

• 健康档案管理

• 医患对话模拟

技术实现方案

• 微信小程序原生框架

• WebSocket实时通信

• 自定义组件库开发

• 响应式UI设计

后端服务架构

• Flask/FastAPI后端框架

• Redis缓存与会话管理

• 模型推理API服务

• 负载均衡与弹性扩展

小程序界面设计要点

• 简洁明了的症状输入界面

• 对话式交互体验

• 可视化健康报告

• 清晰的免责声明与使用指引

• 符合医疗行业的UI设计规范

合规与安全考虑

• 遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》

• 实施严格的数据加密与访问控制

• 用户数据本地化存储与处理

• 明确的AI辅助诊断免责声明

• 定期安全审计与漏洞扫描

• 医疗专家参与模型审核与监督

实施路线图

第一阶段：基础设施搭建

硬件采购与环境配置，数据收集与清洗

第二阶段：模型训练与优化

模型微调训练，多轮评估与迭代优化

第三阶段：服务开发与集成

API服务开发，微信小程序前后端开发

第四阶段：测试与部署

全面测试验证，正式环境部署上线