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6. 接口与体验

6.1 开放API

API设计

智能医疗系统提供RESTful API和DICOM协议接口,支持多种医疗系统接入:

API架构

基础URL

https://api.medical-ai.com/v1/healthcare

核心接口

1. 影像诊断接口(Image Diagnosis)

POST /api/v1/diagnosis/image
Content-Type: multipart/form-data

{
"image_file": <DICOM文件>,
"modality": "CT",
"patient_id": "P123456",
"study_id": "S789012",
"clinical_history": "患者主诉..."
}

Response:
{
"diagnosis_id": "D123456",
"status": "processing",
"estimated_time": 30
}

2. 获取诊断结果(Get Diagnosis Result)

GET /api/v1/diagnosis/{diagnosis_id}

Response:
{
"diagnosis_id": "D123456",
"status": "completed",
"findings": [
{
"location": "右肺上叶",
"size": "2.5cm×2.0cm",
"type": "结节",
"confidence": 0.95
}
],
"diagnosis": "右肺上叶结节,建议进一步检查",
"differential_diagnosis": ["良性结节", "恶性肿瘤"],
"recommendations": ["CT增强扫描", "3个月后复查"]
}

3. 病历分析接口(Medical Record Analysis)

POST /api/v1/analysis/record
Content-Type: application/json

{
"patient_id": "P123456",
"record_text": "患者,男,45岁,主诉咳嗽、咳痰1周...",
"analysis_type": "diagnosis_assistant"
}

Response:
{
"analysis_id": "A123456",
"structured_data": {
"chief_complaint": "咳嗽、咳痰1周",
"present_illness": "...",
"diagnosis_suggestions": ["肺炎", "支气管炎"]
},
"medication_recommendations": [
{
"drug": "阿莫西林",
"dosage": "0.5g,每日3次",
"duration": "7天"
}
]
}

4. 知识检索接口(Knowledge Retrieval)

POST /api/v1/knowledge/retrieve
Content-Type: application/json

{
"query": "肺炎的诊断标准",
"query_type": "disease",
"limit": 10
}

Response:
{
"results": [
{
"title": "社区获得性肺炎诊断标准",
"content": "...",
"source": "临床指南",
"relevance_score": 0.95
}
],
"total": 25
}

认证授权

API密钥认证

请求头格式

Authorization: Bearer {api_key}
X-API-Key: {api_key}

实现示例

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, Security
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
import jwt

app = FastAPI()
security = HTTPBearer()

def verify_api_key(credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Security(security)):
"""验证API密钥"""
token = credentials.credentials

try:
payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=["HS256"])
api_key = payload.get("api_key")

# 验证API密钥有效性
if not is_valid_api_key(api_key):
raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid API key")

return api_key
except jwt.InvalidTokenError:
raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")

@app.post("/api/v1/diagnosis/image")
async def diagnose_image(
image_file: UploadFile,
api_key: str = Depends(verify_api_key)
):
"""影像诊断接口"""
# 处理诊断请求
pass

OAuth 2.0认证

授权流程

  1. 客户端请求授权码
  2. 用户授权
  3. 获取访问令牌
  4. 使用访问令牌访问API

API文档

Swagger UI

  • 访问地址:https://api.medical-ai.com/docs
  • 提供交互式API文档
  • 支持在线测试API

OpenAPI规范

openapi: 3.0.0
info:
title: 智能医疗API
version: 1.0.0
paths:
/api/v1/diagnosis/image:
post:
summary: 影像诊断
requestBody:
content:
multipart/form-data:
schema:
type: object
properties:
image_file:
type: string
format: binary
responses:
'200':
description: 诊断成功

6.2 多终端SDK

SDK类型

Python SDK

安装

pip install medical-ai-sdk

使用示例

from medical_ai import MedicalAIClient

# 初始化客户端
client = MedicalAIClient(
api_key="your_api_key",
base_url="https://api.medical-ai.com"
)

# 影像诊断
result = client.diagnose_image(
image_path="path/to/image.dcm",
modality="CT",
patient_id="P123456"
)

print(f"诊断结果: {result.diagnosis}")
print(f"置信度: {result.confidence}")

# 病历分析
analysis = client.analyze_record(
record_text="患者主诉...",
analysis_type="diagnosis_assistant"
)

print(f"诊断建议: {analysis.diagnosis_suggestions}")

JavaScript/TypeScript SDK

安装

npm install @medical-ai/sdk

使用示例

import { MedicalAIClient } from '@medical-ai/sdk';

const client = new MedicalAIClient({
apiKey: 'your_api_key',
baseURL: 'https://api.medical-ai.com'
});

// 影像诊断
const result = await client.diagnoseImage({
imageFile: file,
modality: 'CT',
patientId: 'P123456'
});

console.log('诊断结果:', result.diagnosis);

Java SDK

Maven依赖

<dependency>
<groupId>com.medical-ai</groupId>
<artifactId>medical-ai-sdk</artifactId>
<version&gt;1.0.0</version>
</dependency>

使用示例

MedicalAIClient client = new MedicalAIClient.Builder()
.apiKey("your_api_key")
.baseURL("https://api.medical-ai.com")
.build();

// 影像诊断
DiagnosisRequest request = DiagnosisRequest.builder()
.imageFile(imageFile)
.modality("CT")
.patientId("P123456")
.build();

DiagnosisResult result = client.diagnoseImage(request);
System.out.println("诊断结果: " + result.getDiagnosis());

SDK功能

核心功能

  • 影像诊断:上传影像,获取AI诊断结果
  • 病历分析:分析病历文本,提取结构化信息
  • 知识检索:检索医疗知识库
  • 用药建议:获取用药推荐
  • 诊断辅助:获取诊断建议和鉴别诊断

高级功能

  • 批量处理:支持批量影像诊断
  • 异步处理:支持异步任务提交和结果查询
  • 流式处理:支持大文件流式上传
  • 错误重试:自动重试失败的请求

6.3 可视化运营后台

功能模块

1. 诊断管理模块

功能

  • 查看所有诊断记录
  • 筛选和搜索诊断记录
  • 查看诊断详情和报告
  • 导出诊断报告
  • 诊断质量统计

界面设计

  • 诊断列表:表格展示,支持排序和筛选
  • 诊断详情:侧边栏展示,包含影像、诊断结果、建议等
  • 统计看板:展示诊断数量、准确率、效率等指标

2. 模型管理模块

功能

  • 查看模型列表和状态
  • 模型性能监控
  • 模型版本管理
  • 模型A/B测试
  • 模型部署和下线

界面设计

  • 模型列表:卡片式展示,显示模型名称、版本、状态等
  • 性能监控:图表展示模型准确率、响应时间等指标
  • A/B测试:对比不同版本模型的效果

3. 知识库管理模块

功能

  • 知识库内容管理
  • 知识检索测试
  • 知识库版本管理
  • 知识质量评估

界面设计

  • 知识列表:树形结构展示知识分类
  • 知识编辑:富文本编辑器,支持Markdown
  • 检索测试:输入查询,查看检索结果

4. 用户管理模块

功能

  • 用户列表和权限管理
  • 用户行为统计
  • 用户使用情况分析

界面设计

  • 用户列表:表格展示用户信息
  • 权限配置:角色权限配置界面
  • 使用统计:图表展示用户使用情况

数据看板

核心指标看板

诊断指标

  • 今日诊断数量:实时显示今日完成的诊断数量
  • 诊断准确率:显示AI诊断的准确率趋势
  • 平均诊断时间:显示平均每个诊断所需时间
  • 诊断分布:按科室、疾病类型等维度展示诊断分布

系统指标

  • 系统可用性:显示系统可用性百分比
  • API调用量:显示API调用次数和趋势
  • 响应时间:显示API平均响应时间
  • 错误率:显示API错误率

实现示例

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import HTMLResponse

@app.get("/admin/dashboard", response_class=HTMLResponse)
async def dashboard():
"""数据看板页面"""
# 获取统计数据
stats = {
'today_diagnoses': get_today_diagnosis_count(),
'accuracy_rate': get_accuracy_rate(),
'avg_diagnosis_time': get_avg_diagnosis_time(),
'system_availability': get_system_availability()
}

# 渲染HTML模板
return render_template('dashboard.html', stats=stats)

运营工具

1. 诊断质量审核工具

功能

  • 抽样审核AI诊断结果
  • 标记诊断错误
  • 生成质量报告
  • 反馈给模型优化团队

2. 知识库维护工具

功能

  • 批量导入知识
  • 知识去重和清洗
  • 知识质量评估
  • 知识更新通知

3. 系统配置工具

功能

  • 系统参数配置
  • 模型路由规则配置
  • 告警规则配置
  • 用户权限配置

4. 数据分析工具

功能

  • 自定义报表生成
  • 数据导出
  • 数据可视化
  • 趋势分析