Lightweight Local Medical Text Intelligence Analysis Engine 轻量级本地医疗文本智能分析引擎
Zero External Model Dependencies | 200+ Medical Terms | 12+ PII Types | Web UI + CLI + API
MediScan-AI 是一款零外部模型依赖的轻量级本地医疗文本智能分析引擎。它使用纯规则引擎和字典匹配技术，提供医疗命名实体识别（NER）、个人隐私信息（PII）脱敏、病历结构化解析和药物相互作用检查四大核心功能。
核心优势：
- 🔒 完全本地运行 — 无需GPU，无需云端API，数据不出本机
- 🚀 零外部模型依赖 — 纯Python实现，仅依赖Flask和jieba
- 🇨🇳 中文医疗深度优化 — 200+中文医学术语，覆盖常见科室
- 🌐 中英双语支持 — 自动检测语言，支持中英文混合文本
- 🖥️ 多种使用方式 — Web界面、CLI命令行、RESTful API
| 功能模块 | 描述 | 支持类型 |
|---|---|---|
| 🧠 医疗NER引擎 | 命名实体识别 | 症状、疾病、药品、检查、治疗、身体部位、检验结果 |
| 🔐 PII脱敏引擎 | 隐私信息检测与脱敏 | 身份证、手机号、邮箱、姓名、地址、银行卡等12+种 |
| 📋 病历解析器 | 非结构化病历结构化 | 门诊、住院、处方、检验报告、出院小结 |
| 💊 药物交互检查 | 药物相互作用检测 | 12条常见交互规则，支持别名匹配 |
安装：
git clone https://github.com/gitstq/MediScan-AI.git
cd MediScan-AI
pip install -r requirements.txtCLI 使用：
# 医疗实体识别
python -m mediscan.cli ner "患者头痛、发热3天，诊断为上呼吸道感染"
# PII脱敏
python -m mediscan.cli pii "患者张三，身份证号110101199001011234，手机号13800138000"
# 病历解析
python -m mediscan.cli parse "门诊记录\n主诉：头痛3天\n诊断：上呼吸道感染"
# 药物交互检查
python -m mediscan.cli drug 阿司匹林 华法林
# 启动Web服务
python -m mediscan.cli serve --port 5000Docker 部署：
docker-compose up -d
# 访问 http://localhost:5000| 端点 | 方法 | 描述 |
|---|---|---|
/api/health |
GET | 健康检查 |
/api/ner |
POST | 医疗实体识别 |
/api/pii/mask |
POST | PII脱敏 |
/api/pii/detect |
POST | PII检测（不脱敏） |
/api/parse |
POST | 病历结构化解析 |
/api/drug/check |
POST | 药物交互检查 |
/api/analyze |
POST | 全流程分析（NER+PII+解析） |
# NER分析
curl -X POST http://localhost:5000/api/ner \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "患者头痛、发热，血压140/90mmHg"}'
# 全流程分析
curl -X POST http://localhost:5000/api/analyze \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "张三，男，45岁，头痛3天，诊断为高血压"}'v1.0.0（当前）
- 规则引擎 + 字典匹配的NER
- 12+种PII类型脱敏
- 5种病历类型结构化解析
- 12条药物交互规则
- Web UI + CLI + RESTful API
v1.1.0（规划中）
- 增加更多医学术语（目标500+）
- 支持ICD-10编码映射
- 增加批量处理API
- 支持PDF/Word病历导入
v2.0.0（远期）
- 集成轻量ML模型（可选）
- 支持影像报告分析
- 多用户与权限管理
# 安装为Python包
pip install .
# Docker构建
docker build -t mediscan-ai .
docker run -p 5000:5000 mediscan-ai
# Docker Compose
docker-compose up -d欢迎贡献！请遵循以下步骤：
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'feat: add amazing feature') - 推送分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
提交规范遵循 Angular Convention。
本项目基于 MIT License 开源。
⚠️ 免责声明：本工具仅供学习和研究使用，不构成任何医疗建议。药物交互检查结果仅供参考，临床决策请遵循专业医师指导。
MediScan-AI is a zero external model dependency lightweight local medical text intelligence analysis engine. Using pure rule-based and dictionary matching techniques, it provides four core capabilities: Medical Named Entity Recognition (NER), Protected Health Information (PII) masking, clinical record parsing, and drug interaction checking.
Key Advantages:
- 🔒 Fully Local — No GPU required, no cloud API, data never leaves your machine
- 🚀 Zero External Dependencies — Pure Python, only requires Flask and jieba
- 🇨🇳 Chinese Medical Optimization — 200+ Chinese medical terms covering common departments
- 🌐 Bilingual Support — Auto language detection, supports mixed Chinese-English text
- 🖥️ Multiple Interfaces — Web UI, CLI, and RESTful API
| Module | Description | Supported Types |
|---|---|---|
| 🧠 Medical NER | Named Entity Recognition | Symptoms, Diseases, Drugs, Exams, Treatments, Body Parts, Test Results |
| 🔐 PII Masker | Privacy Detection & Masking | ID Card, Phone, Email, Name, Address, Bank Card (12+ types) |
| 📋 Record Parser | Unstructured Record Parsing | Outpatient, Inpatient, Prescription, Lab Report, Discharge Summary |
| 💊 Drug Checker | Drug Interaction Detection | 12 common interaction rules with alias matching |
Installation:
git clone https://github.com/gitstq/MediScan-AI.git
cd MediScan-AI
pip install -r requirements.txtCLI Usage:
# Medical NER
python -m mediscan.cli ner "Patient presents with headache and fever for 3 days"
# PII Masking
python -m mediscan.cli pii "Patient John Smith, phone 13800138000"
# Record Parsing
python -m mediscan.cli parse "Outpatient Record\nChief Complaint: Headache x3 days"
# Drug Interaction Check
python -m mediscan.cli drug aspirin warfarin
# Start Web Server
python -m mediscan.cli serve --port 5000Docker:
docker-compose up -d
# Visit http://localhost:5000| Endpoint | Method | Description |
|---|---|---|
/api/health |
GET | Health check |
/api/ner |
POST | Medical NER analysis |
/api/pii/mask |
POST | PII masking |
/api/pii/detect |
POST | PII detection (no masking) |
/api/parse |
POST | Clinical record parsing |
/api/drug/check |
POST | Drug interaction check |
/api/analyze |
POST | Full pipeline (NER+PII+Parse) |
This project is licensed under the MIT License.
⚠️ Disclaimer: This tool is for educational and research purposes only. It does not constitute medical advice. Drug interaction results are for reference only; clinical decisions should follow professional medical guidance.
MediScan-AI 是一款零外部模型依賴的輕量級本地醫療文本智能分析引擎。使用純規則引擎和字典匹配技術，提供醫療命名實體識別（NER）、個人隱私資訊（PII）脫敏、病歷結構化解析和藥物交互作用檢查四大核心功能。
核心優勢：
- 🔒 完全本地運行 — 無需GPU，無需雲端API，資料不出本機
- 🚀 零外部模型依賴 — 純Python實現，僅依賴Flask和jieba
- 🇨🇳 中文醫療深度優化 — 200+中文醫學術語，覆蓋常見科室
- 🌐 中英雙語支援 — 自動檢測語言，支援中英文混合文本
- 🖥️ 多種使用方式 — Web介面、CLI命令列、RESTful API
git clone https://github.com/gitstq/MediScan-AI.git
cd MediScan-AI
pip install -r requirements.txt
python -m mediscan.cli serve --port 5000本專案基於 MIT License 開源。
⚠️ 免責聲明：本工具僅供學習和研究使用，不構成任何醫療建議。藥物交互作用檢查結果僅供參考，臨床決策請遵循專業醫師指導。
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