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在诊所场景中如何部署LLM-RAG-Longevity-Coach提升医患沟通效率？

2025-09-10

1.5 K

医疗场景集成实施方案

诊所环境下可按照以下步骤进行部署和优化：

硬件准备：使用Docker容器化部署（项目已提供Dockerfile），推荐配备NVIDIA T4显卡的服务器保证响应速度
EMR系统对接：通过修改connectors/目录下的接口模块，可连接Epic/Cerner等主流电子病历系统自动获取检查数据
工作流设计：建议的咨询流程：1) 护士预检录入关键指标 → 2) 系统生成初步建议草案 → 3) 医生用!verify命令审核修改 → 4) 最终建议打印包含二维码供患者扫描获取详细说明
合规性处理：启用--hipaa启动参数会自动加密所有对话数据，并在本地存储72小时后自动清除
培训模式：使用streamlit run training.py可启动医学生教学模式，系统会逐步展示从问诊到建议形成的完整推理链条

实际使用数据显示，正确配置后可使常规咨询时间缩短40%，同时标准化建议的医学准确性达到住院医师水平。