AI医疗问诊—一个让多个大模型同时会诊的纯前端系统

让AI医生们开个"线上会诊室"，碰撞出更精准的诊断方案

一、医疗诊断的新时代挑战

当我们面对复杂疾病时，常常会寻求多位专家的会诊意见。但现实中，要组织一场多专家会诊往往耗时耗力，还可能受限于地域和时间。更重要的是，不同专家之间的观点碰撞和评估机制，正是提高诊断准确性的关键。

而在AI医疗领域，虽然单个大语言模型已经展现出惊人的医疗知识储备，但仍然存在"模型偏见"和"单一视角"的局限。如何让不同AI模型像人类专家一样协作会诊，成为了医疗AI发展的新方向。

二、突破性创新：多医生AI会诊模拟系统

今天，我要向大家介绍一个革命性的开源项目——AI医疗会诊面板！这是一个完全基于浏览器的纯前端应用，能够让多个不同公司、不同架构的大语言模型同时担任"医生"角色，进行一场完整的模拟会诊。

核心亮点：

• 多模型协作：同时集成OpenAI(GPT系列)、Anthropic(Claude系列)、Google Gemini、国内的硅基流动和魔搭社区等主流AI模型
• 自动评估机制：每轮讨论后，AI医生们会互相评估观点，自动淘汰最不准确的诊断意见
• 全程可视化：实时展示会诊阶段、发言轮次、医生状态，让诊断过程透明可追踪
• 纯前端架构：无需部署后端服务器，所有数据保存在本地，保护隐私安全
• 高度定制化：支持自定义每位"医生"的专业背景、提示词和发言顺序

三、一场典型会诊的完整流程

想象一下，当你输入一个复杂病例，系统会如何运作：

1. 病例录入：填写患者基本信息、症状描述和既往病史
2. 会诊启动：所有配置好的AI医生进入虚拟会诊室
3. 轮次讨论：医生们轮流发言，提出初步诊断和疑问
4. 同行评估：每轮讨论结束后，医生们会互相投票，标记最不准确的观点
5. 优胜劣汰：获得最多"不太准确"标记的医生被淘汰出局
6. 持续迭代：直到只剩一位医生（获得最终答案）或达到设定轮次上限
7. 总结报告：自动生成包含诊断依据、鉴别诊断、治疗建议等完整医疗报告

这个过程完美模拟了真实医疗会诊中"观点碰撞-去伪存真-逐步聚焦"的核心机制，大大提高了AI诊断的可靠性。

四、技术架构：如何实现纯前端多模型协作？

这个项目的技术设计非常巧妙，完全基于前端技术栈实现：

• 框架选择：Vue 3 + Pinia 提供响应式数据管理
• UI组件：Ant Design Vue 构建美观直观的界面
• 模型集成：通过Axios直接调用各AI服务商API，实现纯前端直连
• 数据持久化：使用localStorage保存所有配置和会话记录
• 动态渲染：Marked库实现Markdown格式的医疗报告渲染

最令人惊叹的是，整个系统无需任何后端支持，所有敏感信息（如API Key）都只存储在用户本地浏览器中，既保证了数据安全，又降低了部署门槛。

五、应用场景与价值

1. 医疗教育与培训

医学院学生可以通过系统观察不同AI模型对同一病例的分析思路，了解诊断的多面性和批判性思维的重要性。

2. 辅助医疗决策

虽然不能替代专业医生，但系统可以作为辅助工具，为医生提供多维度的参考意见，特别是在疑难杂症的诊断中。

3. AI模型评估

研究人员可以通过系统同时评估多个AI模型在医疗场景下的表现，比较不同模型的优缺点。

4. 个人健康咨询参考

普通用户也可以使用系统进行健康问题的初步咨询（注：系统结果仅供参考，不能替代专业医疗建议）。

六、如何开始使用？

系统部署非常简单，只需几个步骤：

1. 克隆项目代码
2. 安装Node.js环境（推荐16.0以上版本）
3. 运行npm install安装依赖
4. 执行npm run dev启动开发服务器
5. 打开浏览器访问http://localhost:5173

配置小贴士：

• 需要准备各AI模型的API Key（OpenAI、Anthropic、Google等）
• 可以自定义每位"医生"的专业背景和性格特点
• 建议选择3-5个不同架构的模型以获得最佳会诊效果

七、未来展望

根据项目规划，未来还将添加：

• 语音输入/输出功能
• 医学影像上传与分析
• 移动端体验优化
• 会诊记录PDF导出
• 团队协作模式
• 医学知识库集成

八、结语：AI医疗的协作时代已经到来

AI医疗会诊面板项目展示了一个全新的思路：与其追求单一强大的AI医生，不如构建一个AI医生团队，通过协作和评估机制提高整体诊断质量。这种模式不仅适用于医疗领域，也为其他需要多维度思考的复杂决策场景提供了参考。

项目采用MIT开源协议，完全免费使用，欢迎感兴趣的开发者参与贡献！让我们共同探索AI在医疗领域的更多可能性。

项目地址：https://github.com/DragonChenCL/ai-doctor
在线体验：https://dragonchencl.github.io/ai-doctor/