本仓库包含一个基于人工智能的疾病预测系统，采用本地BERT模型结合GPT-4技术实现高精度诊断。系统可根据用户输入症状进行预测，并通过交互式提问优化诊断结果。
主要功能
- 基于精选症状与疾病数据集训练的本地AI模型
- GPT-4集成用于诊断优化与深度提问
- 友好的用户界面支持症状输入与预测结果展示
- 持续学习机制：保存新数据用于模型迭代
部署指南
1. 克隆仓库
git clone
cd your-repo-folder
2. 安装依赖
确保安装Python 3.7+后运行：
pip install -r requirements.txt
3. 准备AI模型
步骤1：训练初始模型
运行训练脚本：
python train_initial_model.py
该过程将：
- 合并所有数据集
- 基于整合数据训练模型
- 保存训练模型用于预测
步骤2：验证训练成果
确保生成以下文件：
saved_model/目录（包含模型文件）refined_data.csv（存储迭代数据）
使用说明
训练完成后运行：
python predict_disease.py
工作流程：
- 输入症状描述
- 本地AI进行疾病预测
- GPT-4生成深度提问优化诊断
- 展示AI与GPT-4的综合预测结果
模型迭代
使用新数据重新训练：
python retrain_full_model.py
该脚本将整合预测过程保存的优化数据更新模型
数据集要求
自定义数据需包含：
- 症状：症状描述
- 疾病：对应疾病名称
CSV格式数据需放置于项目目录并重新训练
API密钥配置
需配置OpenAI API密钥：
openai.api_key = "your-api-key-here"
目录结构
├── datasets/ # CSV数据集
├── model/ # 模型文件
│ └── saved_model/ # 训练后保存的模型
├── results/ # 优化数据与日志
├── scripts/ # Python脚本
│ ├── predict_disease.py
│ ├── retrain_full_model.py
│ └── train_initial_model.py
├── requirements.txt # 依赖库
└── README.md # 项目说明
贡献指南
欢迎提交Issue与Pull Request参与开发
许可协议
本项目采用MIT开源许可协议
【全文结束】
