CardioAI - 心血管疾病智能辅助系统
项目概述
本项目是一个多模块应用，集成了数据可视化(Streamlit)、机器学习预测(XGBoost/Flask)和AI语音问答(DeepSeek/cosyVoice)。
项目结构
F:\Project\PythonProject\zion_agent\
├── .env # 环境配置文件
├── data\ # 数据文件目录
│ └── 心血管疾病.xlsx # 心血管疾病数据集
├── aicodes\ # 源代码根目录
│ ├── requirements.txt # 项目依赖包列表
│ ├── data\ # 项目数据目录
│ ├── module1_dashboard\ # 模块1: Streamlit数据可视化
│ ├── module2_predictor\ # 模块2: Flask+XGBoost预测模型
│ │ └── templates\ # Flask模板文件
│ └── module3_voice_assistant\ # 模块3: AI语音问答系统
│ └── templates\ # 语音问答模板文件
环境配置
1. 创建Conda虚拟环境
conda create -n cardioenv python=3.10
conda activate cardioenv
2. 安装依赖包
cd aicodes
pip install -r requirements.txt
3. 配置环境变量
在 .env 文件中配置必要的API密钥和参数：
# 示例配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here
各模块说明
Module 1: 数据可视化看板 (Streamlit)
- 位置:
module1_dashboard/ - 功能: 心血管疾病数据可视化分析
- 技术栈: Streamlit + Plotly + Pandas
Module 2: 疾病预测模型 (Flask + XGBoost)
- 位置:
module2_predictor/ - 功能: 心血管疾病风险预测
- 技术栈: Flask + XGBoost + Scikit-learn
Module 3: AI语音问答助手
- 位置:
module3_voice_assistant/ - 功能: 基于语音的智能问答系统
- 技术栈: DeepSeek API + cosyVoice + LangChain
下一步操作
- 将
心血管疾病.xlsx数据文件放入data/目录 - 根据需要配置
.env文件中的API密钥 - 开始开发各个模块的功能
开发说明
- 请严格按照给定的文件路径进行开发
- 数据文件路径:
F:\Project\PythonProject\zion_agent\data\心血管疾病.xlsx - 配置文件路径:
F:\Project\PythonProject\zion_agent\.env - 代码根目录:
F:\Project\PythonProject\zion_agent\aicodes