pasm-medical · 医院智能诊疗辅助系统

定位：医生的副驾驶，不是 AI 医生。 本系统输出「线索 + 依据 + 建议核对方向」，不下诊断结论、不自动生成处方， 全部输出带 requiresPhysicianConfirmation=true，最终判断权与责任在医师。

这是什么

一个 Spring Boot + Vue 的诊疗辅助系统，认知能力（长期记忆、共情沟通、受控自学习） 由独立的 Python 认知服务（基于 PASM）提供。

Vue 3 前端  ──►  Spring Boot 业务层  ──►  Python 认知服务（PASM）
（左栏时间轴/    （患者·就诊·病历·         （记忆分层 / 情绪 / 知识库
  对话区）        处方·权限·审计）           / 相关性闸门 / 受控学习）

调用方向单向：前端绝不直连认知服务 —— 认知接口的令牌是管理令牌 （能写记忆、改人格、触发巩固），一旦下发到浏览器就等于把后台公开。

仓库结构

pasm-medical/
├── backend/                # Spring Boot 3 / Java 17+ —— 业务主干
│   └── src/main/java/com/pasm/medical/
│       ├── MedicalApplication.java
│       ├── CognitionProperties.java
│       ├── cognition/PasmCognitionClient.java   # ★ 认知服务客户端（唯一入口）
│       ├── domain/                              # 患者 / 就诊 / 审计 / 对接设置 实体
│       ├── repository/ service/                 # JPA 仓储 + 服务（含白名单校验）
│       └── web/                                 # AuthController / AssistController
│                                                # MedicalProxyController（薄转发）
│                                                # AdminController（后台，限 ROLE_STAFF）
├── web/                    # Vue 3 + TS —— 诊疗工作台
│   └── src/views/          # LoginView / ConsultView（三栏）/ AdminView（后台）
├── pasm_medical/           # Python 认知服务侧（独立包，可单独 pip 安装）
│   ├── domain.py           # 患者/就诊领域模型 + 患者级隔离规则
│   ├── safety.py           # ★ 医疗安全护栏（红线写成代码）
│   ├── llm.py              # 三档 LLM 网关（ollama / openai / null）
│   ├── mcp/                # MCP stdio sidecar（复用同一门面，零端口污染）
│   └── service.py          # 服务装配（多租户 + 患者隔离）
├── tools/                  # 端到端验证与反例对照
├── docs/
│   ├── PLAN.md             # 完整开发方案（分层/合规/路线图/验收）
│   ├── FEASIBILITY.md      # ★ 可行性评估：哪些能做、哪些要设边界、哪些不该自研
│   └── GUIDE.md            # ★ 运作说明与功能说明（启动 / 部署 / 配置 / 排障）
├── pyproject.toml          # 打包 pasm_medical（可 pip 安装）
└── LICENSE                 # MIT

知识源（西医 / 中医指南、规则表、术语字典）不放在仓库里：它们随机构不同， 且规则表必须经临床药师复核后随院内变更单发布。运行时用 --dir 指定知识库落点 （见 docs/GUIDE.md §4.2）。后台「资料库」页展示的是这些知识源的版本与复核人。

三条不能碰的红线

这三条由代码保证，不依赖模型自觉（见 pasm_medical/safety.py）：

⚠️ 规则表是药典与教材的经典内容，用于初版落地，未经临床药师复核。 投产前必须逐条复核并与院内前置审核系统对齐。safety.table_meta() 会把 版本与复核人暴露出来，避免"谁改的、依据哪版"无人知晓。

患者隔离（用测试证明，不是"应该隔离了"）

PASM 的知识库与记忆默认落点是全机共享的（不给目录就跨实例串库）。 在通用场景那只是串味，在医疗场景是数据泄露。所以：

• 知识库按**租户（机构/科室）**分片；
• 认知实例按患者分片（agent_id_for(tenant, patient_ref)）；
• 真实标识不入认知层：姓名/手机号/身份证在业务库，认知层只存假名化后的引用；
• tools/e2e_medical_service.py 里断言：造两个患者、各写一条互不相同的记忆， 彼此一条都看不到，且噪声灌入 30 轮后关键事实仍可召回。

快速开始

# 1) Python 认知服务（先装依赖）
pip install "pasm-skills>=0.6.2" "pasm-framework>=0.5.2"
pip install -e .
PASM_MEDICAL_TOKEN=<管理令牌> python -m pasm_medical.service --port 8090

# 2) Spring Boot 后端（dev 档 = H2 内存库 + 演示账号，无需外部数据库）
cd backend && mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=dev   # http://127.0.0.1:8081
#    演示账号（仅 dev）：staff / 123456（后台）、patient / 123456
#    注意：非 dev 档演示账号默认关闭，且需要 PostgreSQL

# 3) Vue 前端
cd web && npm install && npm run dev       # http://127.0.0.1:5173

生产档不接受写死的演示账号 —— 必须接入医院统一身份（OIDC/OAuth2）或签名 JWT。 这是刻意的默认值，见 docs/GUIDE.md §5.2。

自检与端到端：

python -m pasm_medical.domain            # 领域模型（隔离规则 / 去标识）
python -m pasm_medical.safety            # 护栏（红线）
python -m pasm_medical.mcp.server --selftest   # MCP sidecar，24 项
python tools/e2e_medical_service.py      # 真起 HTTP 服务，17 项
python tools/e2e_stack.py                # 三端联调，31 项（需先 mvn package）
python tools/falsify_medical_service.py  # 反例对照：故意改坏必须被抓到

现状与后续

已验证的规模：模块自检 88 项 + MCP selftest 24 项 + 端到端 17 项 + 反例对照 5 项 + 三端联调 31 项（全部通过）。

启动、部署、配置、排障见 docs/GUIDE.md； 功能说明（每个功能在做什么、边界在哪）也在同一份文档里。

完整的开发方案（合规红线、数据模型、自学习闭环、验收标准、分期路线图） 见 docs/PLAN.md。

"这些功能到底能不能做出来" —— 逐项可行性判定（能做 / 要设边界 / 不建议自研）、 检验单解析的安全设计、智能追问引擎的做法、完整站点结构（登录 / 患者端三栏 / 医护后台） 见 docs/FEASIBILITY.md。

一句话结论：能，而且不用赌任何未成熟技术。 唯一要放弃的是"AI 自己读片下结论"——换成"归档 + 接已有资质厂商 + 结构化转交"， 临床价值几乎不损失，风险降一个量级。

开源与许可

本项目为开源公开仓库（MIT）：

• Gitee：https://gitee.com/arronzheng/pasm-medical
• GitHub：https://github.com/arronJack/pasm-medical

许可见 LICENSE（MIT）。

⚠️ 许可范围提示：MIT 覆盖的是代码。但把这个系统用于实际诊疗场景， 涉及的是医疗器械合规（见 docs/FEASIBILITY.md §2）—— 代码开源不等于可以合法用于临床诊断。尤其是影像自动诊断那一项， 本仓库没有也不打算实现（不建议自研，需三类医疗器械注册证）。

仓库内 pasm_medical/safety.py 的规则表（十八反 / 十九畏 / 妊娠禁忌 / 毒性剂量） 是药典与教材的经典内容，用于演示与初版落地，未经临床药师复核。 投产前必须逐条复核并与本机构前置审核规则对齐。