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1. 项目概述
AI 家庭医生应用的目标是通过自然语言处理（NLP）和人工智能技术，为用户提供健康咨询、症状分析、疾病预测、用药建议等服务。mk-DeepSeek 可以用于处理复杂的医疗数据和知识图谱，而 Spring AI 可以帮助你快速构建基于 AI 的服务接口。
2. 技术栈
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mk-DeepSeek: 用于处理医疗知识图谱、疾病诊断、症状分析等。
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Spring AI: 用于构建 RESTful API、集成 AI 模型、处理用户请求。
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Spring Boot: 用于快速构建微服务。
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数据库: 用于存储用户数据、医疗知识库等（如 MySQL、PostgreSQL）。
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前端: 可以使用 React、Vue.js 等框架构建用户界面。
3. 开发步骤
3.1 环境准备
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安装 Java 开发环境（JDK 11+）。
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安装 Maven 或 Gradle 用于项目管理。
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安装 Spring Boot CLI。
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配置 mk-DeepSeek 环境。
3.2 创建 Spring Boot 项目
使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目，添加以下依赖：
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Spring Web
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Spring Data JPA
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Spring AI
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MySQL Driver (或其他数据库驱动)
3.3 集成 mk-DeepSeek
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加载医疗知识图谱：使用 mk-DeepSeek 加载医疗知识图谱，构建疾病、症状、药品等实体之间的关系。
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构建诊断模型：基于 mk-DeepSeek 的知识图谱，训练或加载一个疾病诊断模型。
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API 集成：通过 RESTful API 将 mk-DeepSeek 的诊断功能暴露给 Spring Boot 应用。
java
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@RestController@RequestMapping("/api/health")public class HealthController { @Autowired private DeepSeekService deepSeekService; @PostMapping("/diagnose") public ResponseEntity<String> diagnose(@RequestBody SymptomRequest request) { String diagnosis = deepSeekService.diagnose(request.getSymptoms()); return ResponseEntity.ok(diagnosis); }}
3.4 实现 AI 服务
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症状分析：用户输入症状，系统通过 mk-DeepSeek 分析可能的疾病。
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疾病预测：基于用户的历史数据和当前症状，预测可能的疾病。
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用药建议：根据诊断结果，提供用药建议。
java
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@Servicepublic class DeepSeekService { public String diagnose(List<String> symptoms) { // 调用 mk-DeepSeek 的诊断模型 return mkDeepSeek.diagnose(symptoms); } public String predictDisease(UserData userData) { // 调用 mk-DeepSeek 的预测模型 return mkDeepSeek.predictDisease(userData); } public String recommendMedication(String disease) { // 调用 mk-DeepSeek 的用药建议模型 return mkDeepSeek.recommendMedication(disease); }}
3.5 数据库设计
设计数据库表来存储用户信息、症状、诊断结果、用药记录等。
sql
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CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255), age INT, gender VARCHAR(50));CREATE TABLE symptoms ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id INT, symptom VARCHAR(255), FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id));CREATE TABLE diagnoses ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id INT, disease VARCHAR(255), diagnosis_date TIMESTAMP, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id));
3.6 前端开发
使用 React 或 Vue.js 构建前端界面，用户可以通过界面输入症状、查看诊断结果、获取用药建议等。
javascript
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// React 示例function SymptomInput() { const [symptoms, setSymptoms] = useState([]); const handleSubmit = async () => { const response = await fetch('/api/health/diagnose', { method: 'POST', body: JSON.stringify({ symptoms }), headers: { 'Content-Type': 'application/json' } }); const result = await response.json(); console.log(result); }; return ( <div> <input type="text" onChange={(e) => setSymptoms(e.target.value.split(','))} /> <button onClick={handleSubmit}>诊断</button> </div> );}
4. 部署与测试
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使用 Docker 容器化应用，便于部署。
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使用 Kubernetes 进行容器编排，确保应用的高可用性。
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使用 Postman 或 Swagger 进行 API 测试。
5. 后续优化
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模型优化：持续优化 mk-DeepSeek 的诊断和预测模型。
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用户体验：优化前端界面，提升用户体验。
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安全性：增加用户认证和授权机制，保护用户隐私。
6. 总结
通过结合 mk-DeepSeek 和 Spring AI，你可以构建一个功能强大的 AI 家庭医生应用。这个应用不仅可以为用户提供实时的健康咨询，还可以通过 AI 技术进行疾病预测和用药建议，极大地提升了医疗服务的效率和准确性。
