# CardioAI - 心血管疾病智能辅助系统

CardioAI 是一个多模块智能辅助系统，集成了数据可视化、机器学习预测和 AI 语音问答功能，旨在为心血管疾病的预防和管理提供科学支持。

## 项目结构

```
D:\AI_Coding
├── data/                # 数据文件目录
│   └── 心血管疾病.xlsx    # 心血管疾病数据集
├── module1_dashboard/   # 数据可视化模块
│   └── cardio_dashboard.py  # Streamlit 应用
├── module2_predictor/   # 机器学习预测模块
│   ├── templates/       # 前端模板
│   │   └── index.html   # 预测界面
│   ├── app.py           # Flask API 后端
│   ├── train_and_save.py # 模型训练脚本
│   └── cardio_predictor_model.pkl # 训练好的模型
├── module3_voice_assistant/ # AI 语音问答模块
│   ├── templates/       # 前端模板
│   │   └── voice_index.html # 语音助手界面
│   └── voice_assistant_app.py # Flask 后端
├── aicodes/             # 参考代码和配置
│   ├── .env             # 环境变量配置
│   ├── llm_streaming.py # LLM 流式调用示例
│   └── 语音合成CosyVoice.md # 语音合成参考文档
├── requirements.txt     # 项目依赖
└── README.md            # 项目说明文档
```

## 环境配置

### 1. 创建并激活 Conda 虚拟环境

```bash
# 创建虚拟环境
conda create -n cardioenv python=3.10

# 激活虚拟环境
conda activate cardioenv
```

### 2. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 3. 配置环境变量

在 `aicodes/.env` 文件中配置以下环境变量：

```env
# DeepSeek API 配置
DEEPSEEK_API_KEY1=your_deepseek_api_key
base_url1=https://api.deepseek.com/v1

# DashScope API 配置 (用于 CosyVoice)
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key
```

## 模块启动方法

### 1. 数据可视化模块 (Streamlit)

```bash
# 在项目根目录执行
streamlit run module1_dashboard/cardio_dashboard.py
```

访问地址：`http://localhost:8501`

### 2. 机器学习预测模块 (Flask)

#### 第一步：训练模型

```bash
# 在项目根目录执行
python module2_predictor/train_and_save.py
```

#### 第二步：启动 API 服务

```bash
# 在项目根目录执行
python module2_predictor/app.py
```

访问地址：`http://localhost:5000`

### 3. AI 语音问答模块 (Flask)

```bash
# 在项目根目录执行
python module3_voice_assistant/voice_assistant_app.py
```

访问地址：`http://localhost:5001`

## 功能说明

### 数据可视化模块
- 数据清洗和特征工程
- 交互式数据筛选（年龄、性别、疾病状态）
- 年龄分布和 BMI 类别对心血管疾病影响的可视化
- 实时数据统计和风险率计算

### 机器学习预测模块
- 基于 XGBoost 的心血管疾病预测
- 完整的特征预处理 pipeline
- 实时预测 API 接口
- 用户友好的预测表单界面

### AI 语音问答模块
- 集成 DeepSeek 大模型作为专业心血管健康顾问
- 使用 CosyVoice 实现文字到语音的转换
- 语音自动播放功能
- 专业的心血管健康知识问答

## 技术栈

- **数据处理**：Pandas, NumPy, Scikit-learn
- **机器学习**：XGBoost, Joblib
- **数据可视化**：Streamlit, Plotly Express
- **Web 框架**：Flask
- **大模型**：DeepSeek (LangChain)
- **语音合成**：CosyVoice (DashScope)
- **环境管理**：Conda, Python-dotenv

## 注意事项

1. 确保已配置正确的 API Key 才能使用 AI 语音问答功能
2. 数据文件 `心血管疾病.xlsx` 必须存在于 `data/` 目录中
3. 首次运行机器学习预测模块时需要先训练模型
4. 所有模块需要在激活的 `cardioenv` 虚拟环境中运行

## 项目维护

- **数据更新**：可直接替换 `data/心血管疾病.xlsx` 文件
- **模型更新**：重新运行 `train_and_save.py` 脚本
- **依赖更新**：修改 `requirements.txt` 文件后重新安装

## 许可证

本项目仅供学习和研究使用。