AI 多医生协同会诊模拟系统：ai-doctor

在医学教育、AI 研究与多模型验证场景中，如何实现多医生协作讨论、互评诊断以及结论收敛是一个重要问题。ai-doctor 通过前端浏览器架构模拟多医生会诊环境，让不同大语言模型（LLM）驱动的“医生”在同一病例下轮流发言、互评和淘汰，最终生成可参考的诊断总结。平台无需后端部署，数据仅保存在浏览器本地，专注教学与研发用途，不提供临床诊断建议。

ai-doctor 是什么？

ai-doctor 是一款 AI 医疗会诊面板系统，支持多名由不同大语言模型驱动的“医生”同时参与同一病例讨论。系统通过轮流发言、同行互评和智能淘汰机制，使诊断结论逐步收敛。平台适合医学课程演示、多模型协作流程验证、医疗 NLP 研究原型开发，以及团队内部方法论教学。所有会诊数据均本地存储，无需服务器，确保隐私安全。

网站地址：https://dragonchencl.github.io/ai-doctor

核心功能

ai-doctor 的核心价值在于多模型协作、可视化会诊与智能结论汇总，适用于教育与研究场景。

多医生协作 —— 支持添加多个 LLM 驱动的“医生”，共同参与病例会诊
多模型支持 —— 接入 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、硅基流动、魔搭社区等主流模型
实时讨论 —— 医生轮流发言，打字机效果直观呈现
智能评估与淘汰 —— 互评不准确意见并淘汰，提高结论可参考性
状态监控 —— 会诊阶段、轮次、在席医生与投票统计一目了然
会话管理 —— 问诊记录自动保存，多会话间快速切换
前端纯浏览器架构 —— 数据仅存本地 localStorage，无后端存储
易用设计 —— 基于 Ant Design Vue，布局清晰、交互顺手

使用场景

ai-doctor 面向教学、研究和方法验证，帮助用户理解多模型协作流程与医疗会诊决策机制。

人群/角色	场景描述	推荐指数
医学教育者	演示病例讨论流程与多医生协作模式	★★★★★
AI 研究者	验证多模型协作与互评机制，构建医疗原型	★★★★★
医疗 NLP 开发者	进行模型比较与交互式原型开发	★★★★☆
教学团队	内部讨论、方法论验证与案例演示	★★★★☆
学生与培训者	学习诊断流程与会诊思维训练	★★★★☆

操作指南

新用户可按以下步骤快速开始会诊模拟：

克隆代码并安装依赖

git clone <repository-url>
cd ai-medical-consultation-panel
pnpm install  # 或 npm install
pnpm dev      # 或 npm run dev
# 访问 http://localhost:5173

配置医生
- 打开「设置」→「医生配置」
- 填写医生名称、模型供应商、API Key、Base URL、模型名称与提示词
- 点击「添加医生」，并在「问诊医生」选择参与会诊的医生
输入病例
- 填写患者姓名、年龄、既往史和本次问题
- 点击「开始会诊」
观察会诊
- 医生轮流发言并提出诊断建议
- 系统自动互评、不准确意见被淘汰
- 会诊结束条件：仅剩一名医生或连续多轮无人淘汰
查看结论
- 系统生成诊断总结，包括核心诊断、依据、鉴别诊断、检查与治疗建议、随访计划和风险提示
- 可导出图片留存

支持平台

前端浏览器：纯浏览器运行，支持桌面端及部分平板
API 对接：OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、硅基流动、魔搭社区
本地存储：所有医生配置与会诊记录保存在 localStorage

产品定价

ai-doctor 开源免费，用户仅需自行申请所需模型的 API Key 并按调用计费（如 OpenAI 或 Anthropic），无需额外费用。

常见问题

Q：ai-doctor 可以作为医疗诊断使用吗？
A：不可以，本项目仅用于教学、模拟与研究，不构成临床诊断或医疗建议。

Q：数据安全如何保证？
A：纯前端架构，所有配置与会诊记录仅存本地浏览器，不上传服务器。

Q：支持哪些大语言模型？
A：OpenAI（gpt-4o、gpt-4-turbo 等）、Anthropic Claude、Google Gemini、硅基流动、魔搭社区等，并兼容同规范服务。

开发者小结

ai-doctor 提供了一个 多模型协作、交互式会诊模拟与智能结论汇总 的平台。它适合医学教育者、AI 研究者、NLP 开发者及教学团队，通过前端纯浏览器架构实现隐私安全与操作便利。优势在于多医生协作、智能评估、可视化监控和本地化数据存储；不适合临床应用，仅用于模拟、教学与研究验证。

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