DILIGENT：面向药物性肝损伤的AI临床助手

项目名称：DILIGENT-Clinical-Copilot 核心定位：基于大语言模型的AI临床助手，专门协助医生检测和管理药物性肝损伤（DILI），提供病例分析、RAG检索和会话记录功能。 原作者/维护者：CTCycle 来源平台：GitHub 原始链接：https://github.com/CTCycle/DILIGENT-Clinical-Copilot 发布时间：2026年6月3日 技术栈：FastAPI（后端）、Angular+TypeScript（前端） 许可证：Polyform Noncommercial License 1.0.0（非商业用途免费使用）

药物性肝损伤（DILI）是药物不良反应中最常见且最严重的类型之一，占所有急性肝衰竭病例的50%以上，临床表现多样（从无症状肝酶升高到危及生命的肝衰竭）。

DILI诊断面临四大挑战：

1. 病因复杂：需排除病毒性肝炎、酒精性肝病等其他病因；
2. 时间关联：需精确追溯用药史与肝损伤的时间关系；
3. 药物繁多：超1000种药物与肝损伤相关，记忆负担重；
4. 个体差异：遗传背景、基础疾病、合并用药影响风险评估。

DILIGENT正是针对这些临床痛点开发，利用LLM的知识整合与推理能力，提供系统化DILI评估支持。

系统架构：

• 后端：采用FastAPI框架，具备高性能、异步支持和自动文档生成优势，负责病例存储检索、LLM交互、RAG管道实现、会话管理。
• 前端：Angular+TypeScript构建，提供类型安全保证，适配复杂临床数据模型。
• 部署选项：支持Tauri打包的Windows桌面版，可离线运行，满足医疗数据隐私合规。

环境要求：

• Python 3.14+
• Node.js 18+ & npm
• 可选：Ollama（本地模型运行）

端口配置：

• 前端UI：http://127.0.0.1:9847
• 后端API：http://127.0.0.1:7690

配置管理：通过settings/.env文件管理运行模式（开发/桌面版等）。

核心功能：

1. 结构化病例采集：引导医生录入标准化信息（病史、用药记录、实验室数据如ALT/AST等），促进临床思维规范化。
2. AI辅助分析：调用LLM完成多维度评估，包括RUCAM评分计算、药物-肝损伤因果概率评估、鉴别诊断建议、补充检查方案。
3. RAG增强检索：结合医学文献、药物说明书、临床指南，减少LLM幻觉，确保建议有据可依。
4. 会话持久化：保存分析过程，支持回顾历史结果、更新评估、追踪病情趋势、生成归档/转诊报告。

临床价值：

1. 提升诊断准确性：系统化评估流程+AI知识整合，减少漏诊误诊（尤其罕见药物/复杂合并用药场景）。
2. 提高工作效率：自动化因果评估与报告生成，节省医生文书时间。
3. 促进规范化诊疗：内置国际公认的RUCAM评估框架，推广标准化流程。
4. 支持医学教育：作为互动学习工具，帮助住院医师/医学生理解DILI诊断逻辑。

当前局限性：

• 活跃开发中，可能存在功能不完整或潜在缺陷；
• 版本升级时数据库模式可能需重新初始化；
• 依赖外部LLM API或本地Ollama服务的可用性。

未来方向：

• 扩展支持更多药物不良反应类型评估；
• 集成电子病历系统（EMR/EHR）实现数据自动同步；
• 多语言支持，服务全球医疗市场；
• 基于累积病例数据训练机器学习模型。

DILIGENT Clinical Copilot聚焦DILI这一具体临床难题，通过系统化信息收集、知识增强的AI分析和可追溯的会话管理，为医生提供实用决策支持，而非替代医生。

这种“窄而深”的垂直应用模式比“大而全”的通用方案更具实际价值，其设计理念与实现方式为其他专科领域的AI辅助诊断工具开发提供了有益参考。