POP Health Answer System (POP健康问答系统)
2026-03-08 00:14:02
行业：医疗健康、人工智能
载体：网站、小程序
技术：Python、SQL
业务和功能介绍
项目简介 | Introduction
POP Health Answer System 是一个专注于盆腔器官脱垂（Pelvic Organ Prolapse, POP）领域的个性化健康咨询与问答平台。该系统结合了 知识图谱 (Knowledge Graph) 和 检索增强生成 (RAG) 技术，利用大语言模型（DeepSeek）为用户提供准确、个性化的医疗健康建议。
系统能够根据用户的个人信息（如出生日期自动计算年龄）提供针对性的健康指导，并通过对话界面回答用户关于 POP 的相关问题。
✨ 主要功能 | Key Features
个性化健康档案:
用户基础信息管理（姓名、出生日期、体重、身高等）。
自动年龄计算: 根据出生日期动态计算用户年龄，作为医疗建议的重要依据。
BMI 计算: 根据身高体重自动评估身体质量指数。
智能问答 (RAG + LLM):
基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。
结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。
支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。
个性化推荐:
根据用户年龄段（如育龄期、围绝经期、老年期）提供定制化的饮食、运动和康复建议。
病历管理:
记录和查看用户的历史病历信息。
POP Health Answer System 是一个专注于盆腔器官脱垂（Pelvic Organ Prolapse, POP）领域的个性化健康咨询与问答平台。该系统结合了 知识图谱 (Knowledge Graph) 和 检索增强生成 (RAG) 技术，利用大语言模型（DeepSeek）为用户提供准确、个性化的医疗健康建议。
系统能够根据用户的个人信息（如出生日期自动计算年龄）提供针对性的健康指导，并通过对话界面回答用户关于 POP 的相关问题。
✨ 主要功能 | Key Features
个性化健康档案:
用户基础信息管理（姓名、出生日期、体重、身高等）。
自动年龄计算: 根据出生日期动态计算用户年龄，作为医疗建议的重要依据。
BMI 计算: 根据身高体重自动评估身体质量指数。
智能问答 (RAG + LLM):
基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。
结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。
支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。
个性化推荐:
根据用户年龄段（如育龄期、围绝经期、老年期）提供定制化的饮食、运动和康复建议。
病历管理:
记录和查看用户的历史病历信息。
项目实现
技术栈 | Tech Stack
Backend (后端)
Framework: Python (Flask)
Database: Neo4j (知识图谱), JSON (轻量级数据存储)
AI/LLM: DeepSeek API (兼容 OpenAI SDK)
Architecture: Modular Service-Oriented Architecture (Services, Models, Routes)
Frontend (前端)
Framework: React (Vite)
Language: TypeScript
Styling: CSS Modules / Standard CSS
HTTP Client: Fetch API
🚀 快速开始 | Getting Started
环境要求 | Prerequisites
Python 3.8+
Node.js 16+
Neo4j Database (Desktop or AuraDB)
基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。
结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。
支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。
Backend (后端)
Framework: Python (Flask)
Database: Neo4j (知识图谱), JSON (轻量级数据存储)
AI/LLM: DeepSeek API (兼容 OpenAI SDK)
Architecture: Modular Service-Oriented Architecture (Services, Models, Routes)
Frontend (前端)
Framework: React (Vite)
Language: TypeScript
Styling: CSS Modules / Standard CSS
HTTP Client: Fetch API
🚀 快速开始 | Getting Started
环境要求 | Prerequisites
Python 3.8+
Node.js 16+
Neo4j Database (Desktop or AuraDB)
基于 Neo4j 图数据库构建 POP 领域知识库。
结合检索增强生成 (RAG) 技术，引用权威指南数据回答用户提问。
支持流式输出 (Streaming Response)，提供流畅的对话体验。
示例图片视频
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