AI 层模块

services/ai/ 包含系统的 AI 相关功能。

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模块列表

模块	文件	功能	状态
AI 诊断	diagnosis.py	疾病风险评估、生成建议	✅
健康对话	chatbot.py	智能健康问答	✅
RAG 系统	rag_system.py	知识库检索增强	✅
统一引擎	unified_engine.py	多组学联合分析	✅
融合引擎	integration_engine.py	跨组学数据融合	✅

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1. AI 诊断 (diagnosis.py)

功能

根据组学数据分析结果，生成疾病风险评估和健康建议。

流程

输入数据 → 特征提取 → 风险计算 → 分层评估 → 建议生成 → 报告输出

核心函数

from services.ai.diagnosis import calculate_risk_score, generate_recommendations

# 计算风险评分
risk = calculate_risk_score(
    biomarkers={"gut_diversity": 0.7, "metabolic_score": 0.6},
    age=45,
    gender="male"
)

# 生成建议
recommendations = generate_recommendations(
    risk_level="high",
    disease_type="cardiovascular"
)

诊断类型

class DiagnosisType(Enum):
    CARDIOVASCULAR = "cardiovascular"      # 心血管疾病
    METABOLIC = "metabolic"               # 代谢性疾病
    GASTROINTESTINAL = "gastrointestinal"  # 胃肠道疾病
    IMMUNE = "immune"                     # 免疫相关
    ONCOLOGY = "oncology"                 # 肿瘤风险

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2. 健康对话 (chatbot.py)

功能

基于 LLM 的智能健康助手，支持： - 症状分析 - 报告解读 - 健康咨询

流程

用户输入 → 意图识别 → 上下文管理 → LLM 生成 → 响应输出

核心函数

from services.ai.chatbot import generate_ai_response, analyze_symptoms

# 生成对话响应
response = generate_ai_response(
    message="最近总是疲劳",
    context=ConversationContext(conversation_type="health_consultation")
)

# 分析症状
analysis = analyze_symptoms(
    message="头痛、疲劳、失眠",
    context=ctx
)

对话类型

class ConversationType(Enum):
    HEALTH_CONSULTATION = "health_consultation"  # 健康咨询
    REPORT_INTERPRETATION = "report_interpretation"  # 报告解读
    LIFESTYLE_GUIDANCE = "lifestyle_guidance"  # 生活方式指导

上下文管理

• 会话历史自动保存
• 自动清理过期会话（默认保留 100 条）
• 支持多轮对话上下文

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3. RAG 系统 (rag_system.py)

功能

检索增强生成，用于： - 医学知识问答 - 文献检索 - 诊断建议增强

流程

用户查询 → 向量检索 → 上下文构建 → LLM 生成 → 响应输出

核心函数

from services.ai.rag_system import retrieve_relevant_documents, generate_answer

# 检索相关文档
docs = retrieve_relevant_documents(
    query="肠道菌群与心血管疾病关系",
    top_k=5
)

# 生成答案
answer = generate_answer(
    query="肠道菌群如何影响心脏健康",
    context_docs=docs
)

知识库结构

向量数据库
├── 医学文献
├── 临床指南
├── 药物信息
└── 研究论文

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4. 统一引擎 (unified_engine.py)

功能

整合多种组学数据，进行综合分析。

流程

多组学数据 → 数据预处理 → 特征融合 → 模式识别 → 综合报告

核心函数

from services.ai.unified_engine import UnifiedOmicsEngine

engine = UnifiedOmicsEngine()

# 快速分析
result = engine.quick_analyze(
    omics_data={
        "microbiome": microbiome_data,
        "metabolomics": metabolomics_data,
        "genomics": genomics_data
    },
    patient_id="P001"
)

# 跨组学融合
fusion = engine.cross_omics_fusion(data_list=[microbiome, metabolomics])

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5. 融合引擎 (integration_engine.py)

功能

高级多组学数据融合，支持： - 特征提取 - 权重分配 - 交叉验证

流程

文本数据 → 特征提取 → 评分计算 → 融合分析 → 报告生成

核心函数

from services.ai.integration_engine import MultiOmicsEngine

engine = MultiOmicsEngine()

# 整合分析
result = engine.integrate(
    texts={
        "microbiome": "肠道菌群分析报告...",
        "metabolomics": "代谢组学分析报告...",
        "genomics": "基因组分析报告..."
    },
    info={"patient_id": "P001", "age": 45}
)

LLM 上下文生成

# 生成 LLM 分析上下文
context = engine.llm_context(texts=texts, info=patient_info)