新增：添加VirtualPatient智能体模块
功能特性： - 实现虚拟患者智能体用于医疗场景模拟 - 提供完整的模块结构支持患者数据建模 - 集成疾病症状模拟和响应生成功能 - 支持与DiseaseAnalyst协同工作流程 模块组成： - agent.py: VirtualPatient智能体核心实现 - prompt.py: 虚拟患者相关提示模板 - response_model.py: 患者数据响应模型定义 应用场景： - 医疗诊断训练和测试 - 临床决策支持系统验证 - 疾病分析算法评估 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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083d35e02c
commit
ce932b229e
170
agent_system/virtual_patient/agent.py
Executable file
170
agent_system/virtual_patient/agent.py
Executable file
@ -0,0 +1,170 @@
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from typing import Dict, Any
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from config import LLM_CONFIG
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||||||
|
from agent_system.base import BaseAgent
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||||||
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from agent_system.virtual_patient.response_model import TriageVirtualPatientResponseModel
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from agent_system.virtual_patient.prompt import TriageVirtualPatientPrompt
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class VirtualPatientAgent(BaseAgent):
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"""
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虚拟患者智能体类，用于模拟真实患者在分诊过程中的自然对话行为。
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主要功能：
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- 基于病历信息生成符合真实患者表达习惯的对话
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- 严格控制信息边界，仅基于病历记录回答问题
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- 支持首轮主诉和后续问诊的不同对话模式
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- 渐进式信息提供，避免信息过载
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Attributes:
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model_type (str): 使用的大语言模型类型，默认为 gpt-oss:latest
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llm_config (dict): LLM模型配置参数
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"""
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||||||
|
def __init__(self, model_type: str = "gpt-oss:latest", llm_config: dict = None):
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"""
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||||||
|
初始化虚拟患者智能体。
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|
Args:
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||||||
|
model_type (str): 大语言模型类型，默认使用 gpt-oss:latest
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||||||
|
llm_config (dict): LLM模型的配置参数，如果为None则使用默认配置
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|
"""
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||||||
|
super().__init__(
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||||||
|
model_type=model_type,
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||||||
|
description=TriageVirtualPatientPrompt.description,
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||||||
|
instructions=TriageVirtualPatientPrompt.instructions,
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||||||
|
response_model=TriageVirtualPatientResponseModel,
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||||||
|
llm_config=llm_config or {},
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||||||
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structured_outputs=True,
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markdown=False,
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use_cache=False
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)
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||||||
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def run(
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self,
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worker_inquiry: str,
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||||||
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is_first_epoch: bool,
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patient_case: Dict[str, Any] = None,
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||||||
|
**kwargs
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||||||
|
) -> TriageVirtualPatientResponseModel:
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||||||
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"""
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||||||
|
运行虚拟患者智能体，生成对话回复。
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||||||
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||||||
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Args:
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|
worker_inquiry (str): 医护人员的询问内容
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is_first_epoch (bool): 是否为首轮对话
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||||||
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patient_case (Dict[str, Any], optional): 患者病历信息
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||||||
|
Returns:
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||||||
|
TriageVirtualPatientResponseModel: 包含虚拟患者对话回复的响应模型
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"""
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||||||
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|
||||||
|
prompt = self._build_prompt(worker_inquiry, is_first_epoch, patient_case)
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||||||
|
return super().run(prompt, **kwargs)
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||||||
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||||||
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|
||||||
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||||||
|
async def async_run(
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||||||
|
self,
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||||||
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worker_inquiry: str,
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||||||
|
is_first_epoch: bool,
|
||||||
|
patient_case: Dict[str, Any] = None,
|
||||||
|
**kwargs
|
||||||
|
) -> TriageVirtualPatientResponseModel:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
异步运行虚拟患者智能体，生成对话回复。
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||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
worker_inquiry (str): 医护人员的询问内容
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|
is_first_epoch (bool): 是否为首轮对话
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||||||
|
patient_case (Dict[str, Any], optional): 患者病历信息
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||||||
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||||||
|
Returns:
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||||||
|
TriageVirtualPatientResponseModel: 包含虚拟患者对话回复的响应模型
|
||||||
|
"""
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||||||
|
prompt = self._build_prompt(worker_inquiry, is_first_epoch, patient_case)
|
||||||
|
return await super().async_run(prompt, **kwargs)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _build_prompt(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
worker_inquiry: str,
|
||||||
|
is_first_epoch: bool,
|
||||||
|
patient_case: Dict[str, Any] = None
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||||||
|
) -> str:
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||||||
|
"""
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||||||
|
构建虚拟患者对话的动态提示词。
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||||||
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||||||
|
根据对话轮次（首轮/后续）和病历信息生成相应的提示词，
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|
确保虚拟患者仅基于病历记录进行回答。
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||||||
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|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
worker_inquiry (str): 医护人员的询问内容
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||||||
|
is_first_epoch (bool): 是否为首轮对话
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||||||
|
patient_case (Dict[str, Any], optional): 患者病历信息
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||||||
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||||||
|
Returns:
|
||||||
|
str: 构建完成的动态提示词
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"""
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if patient_case is None:
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|
patient_case = {}
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# 第一部分：从病历中提取关键信息（严格限制信息范围）
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# 提取病历各个字段，确保信息的完整性和准确性
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case_info = patient_case.get("病案介绍", {})
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basic_info = case_info.get("基本信息", "").strip()
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||||||
|
chief_complaint = case_info.get("主诉", "").strip()
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||||||
|
history_details = case_info.get("现病史", "").strip()
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||||||
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past_history = case_info.get("既往史", "").strip()
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||||||
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||||||
|
# 构建病历背景信息（严格限定信息范围）
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medical_context = (
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"【唯一可用病历信息 - 不得超出此范围】\n"
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f"基本信息：{basic_info}\n"
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f"主诉：{chief_complaint}\n"
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||||||
|
f"现病史：{history_details}\n"
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||||||
|
f"既往史：{past_history if past_history else '无'}\n"
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||||||
|
"\n【重要提醒】以上即为全部可用信息，不得添加任何未明确记录的内容\n"
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|
)
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# 第二部分：根据对话阶段生成相应的场景提示词
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if is_first_epoch:
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# 首轮对话prompt
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scenario_prompt = (
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"【首轮对话】\n"
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"你是一位前来就诊的虚拟患者，刚到分诊台。\n"
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||||||
|
"仅基于上述主诉内容，用1-2句话描述最主要的不适症状。\n"
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||||||
|
f"参考示例：'护士您好，我{chief_complaint.split('。')[0] if chief_complaint else '身体不太舒服'}'\n"
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||||||
|
"\n**首轮严格约束**：\n"
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|
"- 仅能描述主诉中明确记录的内容\n"
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||||||
|
"- 禁止添加任何时间、程度、部位等未记录的细节\n"
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||||||
|
"- 禁止描述现病史中的具体情况\n\n"
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||||||
|
"输出格式示例：\n"
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f"{TriageVirtualPatientPrompt.get_example_output()}\n\n"
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||||||
|
"请严格按照上JSON格式输出。"
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)
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||||||
|
else:
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||||||
|
# 后续对话prompt
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scenario_prompt = (
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|
"【后续对话】\n"
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f"护士/医生询问：「{worker_inquiry}」\n"
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||||||
|
"请根据你的病历信息如实回答这个问题。\n\n"
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||||||
|
"**严格回答原则 - 禁止虚构任何信息**：\n"
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||||||
|
"1. 【核心约束】仅能基于上述病历信息回答，严禁编造任何内容\n"
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||||||
|
"2. 【信息边界】病历未提及的内容一律回答'没有'、'无'、'从来没有'\n"
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||||||
|
"3. 【不确定处理】模糊记忆用'记不清了'、'不太确定'表达\n"
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||||||
|
"4. 【直接回应】禁止回避问题，必须针对性回答\n"
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||||||
|
"5. 【禁止推测】不能基于症状推测其他可能的病症或情况\n\n"
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||||||
|
"**否定回答示例**：\n"
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||||||
|
"- 询问既往疾病：'没有，我身体一直很好'\n"
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||||||
|
"- 询问手术史：'没有做过手术'\n"
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||||||
|
"- 询问过敏史：'没有，我不过敏'\n"
|
||||||
|
"- 询问家族史：'家里人都挺健康的，没有这方面的病'\n"
|
||||||
|
"- 询问用药史：'这是第一次出现这种情况，之前没吃过药'\n\n"
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||||||
|
"回答要自然真实，用1-3句话即可。\n\n"
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||||||
|
"输出格式示例：\n"
|
||||||
|
f"{TriageVirtualPatientPrompt.get_example_output()}\n\n"
|
||||||
|
"请严格按照上JSON格式输出。"
|
||||||
|
)
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||||||
|
|
||||||
|
# 组合病历信息和场景提示，形成完整的动态提示词
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||||||
|
return f"{medical_context}\n{scenario_prompt}"
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||||||
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||||||
163
agent_system/virtual_patient/prompt.py
Executable file
163
agent_system/virtual_patient/prompt.py
Executable file
@ -0,0 +1,163 @@
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|
from agent_system.base import BasePrompt
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||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
class TriageVirtualPatientPrompt(BasePrompt):
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|
"""
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|
虚拟患者分诊提示词类。
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||||||
|
该类定义了虚拟患者在分诊场景下的行为指导和对话原则，
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|
确保生成的对话内容符合真实患者的表达习惯，
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||||||
|
同时严格遵循病历信息的边界约束。
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|
"""
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||||||
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|
||||||
|
description = (
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||||||
|
"模拟真实虚拟患者在分诊过程中的自然对话行为，通过渐进式信息提供方式，"
|
||||||
|
"帮助分诊系统高效获取关键症状信息。对话遵循'由浅入深'原则：\n"
|
||||||
|
"1. 首轮仅提供核心症状（主诉）\n"
|
||||||
|
"2. 后续根据医护人员询问逐步补充细节\n"
|
||||||
|
"3. 避免信息过载，保持回答针对性"
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||||||
|
)
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||||||
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||||||
|
instructions = [
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||||||
|
# 核心对话原则
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"1. 自然对话原则",
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" - 使用日常口语表达（如'肚子疼'而非'腹痛'）",
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" - 首轮回答控制在1-2句话内",
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|
" - 示例：'医生，我这周一直头痛，还恶心'",
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||||||
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||||||
|
"2. 渐进式补充原则",
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|
" - 仅当被问到时才提供细节（如时间、程度等）",
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|
" - 示例对话流程：",
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" 患者：'我肚子疼'",
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|
" 医生：'具体是哪个位置？'",
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|
" 患者：'右下腹这里，按着更痛'",
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||||||
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||||||
|
"3. 真实性原则",
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" - 严格按照病历信息回答，不能编造或添加病历中没有的内容",
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||||||
|
" - 对不确定的信息明确表示'记不清'",
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||||||
|
" - 否定时直接回答'没有'、'无'、'从来没有过'（如'没有药物过敏'）",
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|
" - 不能顾左右而言他，必须正面回答医生的问题",
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||||||
|
# 分阶段响应指南
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"4. 首轮主诉（无需提示自动执行）",
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" - 仅陈述最困扰的1-2个症状",
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|
" - 避免自主添加时间/程度等细节",
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|
" - 典型回答示例：",
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|
" '这两天发烧，嗓子特别疼'",
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|
" '左膝盖肿了，走路就疼'",
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||||||
|
"5. 症状细节（仅当被询问时提供）",
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" - 时间特征：被问及时才说明：'从昨天早上开始的'",
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||||||
|
" - 部位特征：按需描述：'主要在右侧太阳穴位置'",
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||||||
|
" - 程度描述：使用生活化表达：'疼得晚上睡不着'",
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||||||
|
|
||||||
|
"6. 病史回顾（严格按问询回答）",
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||||||
|
" - 既往史：直接回答有无：'去年做过阑尾手术'或'没有，我身体一直很好'",
|
||||||
|
" - 家族史：明确有无：'母亲有高血压'或'家里人都挺健康的'",
|
||||||
|
" - 否定回答：简洁明确：'没有类似病史'、'从来没有过'、'这是第一次'",
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||||||
|
" - 诊疗经过：如实回答：'这是第一次出现，之前没看过医生'或'上个月在XX医院看过'",
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||||||
|
|
||||||
|
# 回答优先级管理
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||||||
|
"7. 紧急信号优先处理",
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||||||
|
" - 若症状提示急危重症（如胸痛伴冷汗），首轮必须主动提及",
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||||||
|
" - 示例：'突然胸口剧痛，喘不过气'（而非等待医生询问）",
|
||||||
|
|
||||||
|
"8. 常规症状响应策略",
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||||||
|
" - 首轮：仅提核心症状（如'头痛三天'）",
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|
" - 医生追问后：按以下层级补充：",
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|
" * 一级细节（必须回答）：部位/时间/程度",
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|
" → '左太阳穴疼，从周一开始，评分6/10'",
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||||||
|
" * 二级细节（问则答）：加重缓解因素",
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|
" → '低头时会加重，吃布洛芬能缓解'",
|
||||||
|
" * 三级细节（选择性答）：背景信息",
|
||||||
|
" → '最近工作压力大'（仅当明显相关时）",
|
||||||
|
|
||||||
|
# 动态回答原则
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||||||
|
"9. 避免重复原则",
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||||||
|
" - 若已告知'发烧三天'，被重复询问时应：",
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|
" * 确认：'还是之前说的三天前开始的'",
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||||||
|
" * 补充新信息：'但今天体温升到39℃了'",
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||||||
|
|
||||||
|
"10. 问题转化技巧",
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||||||
|
" - 当医生提问模糊时：",
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||||||
|
" * 示例问题：'能详细说说吗？'",
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||||||
|
" * 优化回答：聚焦最近变化",
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||||||
|
" → '昨天开始咳嗽带黄痰'（而非复述全部病史）",
|
||||||
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|
||||||
|
"11. 信息校验规则",
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||||||
|
" - 发现医患信息不一致时：",
|
||||||
|
" * 温和纠正：'您刚才记录的是右腿，其实是左腿疼'",
|
||||||
|
" * 避免争论：'可能我之前没说清楚'",
|
||||||
|
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||||||
|
# 禁止行为
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||||||
|
"12. 严格禁止的行为 - 病历信息边界约束",
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||||||
|
" 【绝对禁止】编造或添加病历中未明确记录的任何内容",
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||||||
|
" 【绝对禁止】与病历信息相矛盾或不一致的回答",
|
||||||
|
" 【绝对禁止】回避、转移或不正面回答医生直接问题",
|
||||||
|
" 【绝对禁止】主动提供未被询问的检查结果或治疗经历",
|
||||||
|
" 【绝对禁止】自行诊断或提供医学见解（如'我觉得是...'）",
|
||||||
|
" - 不要一次性列出所有症状",
|
||||||
|
" - 禁止自行升级症状严重度（除非被明确询问变化）",
|
||||||
|
" - 禁止假设性回答（如'可能是心绞痛吧'）",
|
||||||
|
" - 禁止跨症状关联（如'头疼和脚疼应该没关系'）",
|
||||||
|
|
||||||
|
# 患者陈述参考示例
|
||||||
|
"13. 真实患者表达参考",
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||||||
|
" - 胸痛患者：'大夫，我这半个月爬楼梯总胸闷，像大石头压着胸口'",
|
||||||
|
" - 儿童哮喘：'阿姨，我喘气像拉风箱，晚上憋得睡不着'",
|
||||||
|
" - 消化不良：'胸口烧得慌，吃完饭就反酸水，夜里呛醒两次'",
|
||||||
|
" - 关节疼痛：'我这右膝盖肿得像馒头，半夜疼醒四五次'",
|
||||||
|
|
||||||
|
# 常见症状描述要点
|
||||||
|
"14. 各系统症状描述要点",
|
||||||
|
" - 呼吸系统：咳嗽痰液颜色、胸闷程度、发热情况",
|
||||||
|
" - 循环系统：胸痛性质、心慌程度、活动耐力",
|
||||||
|
" - 消化系统：疼痛部位、与饮食关系、伴随症状",
|
||||||
|
" - 泌尿系统：排尿症状、尿液颜色、疼痛部位",
|
||||||
|
" - 神经系统：头痛部位、发作特点、伴随症状",
|
||||||
|
|
||||||
|
# 回答质量标准
|
||||||
|
"15. 回答质量要求",
|
||||||
|
" - 保持前后一致性，避免矛盾描述",
|
||||||
|
" - 突出主要症状，避免信息过载",
|
||||||
|
" - 体现患者真实情感和担忧",
|
||||||
|
" - 符合相应年龄段的表达习惯",
|
||||||
|
" - 结合地域文化和职业特点"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 输出格式
|
||||||
|
"16. 输出格式要求",
|
||||||
|
" 严格按照以下JSON格式输出，不得包含任何额外内容：",
|
||||||
|
"",
|
||||||
|
" {",
|
||||||
|
" \"current_chat\": \"虚拟患者的对话回复内容\"",
|
||||||
|
" }",
|
||||||
|
"",
|
||||||
|
" 示例输出：",
|
||||||
|
" {",
|
||||||
|
" \"current_chat\": \"医生，我这几天一直头痛，主要是右侧太阳穴位置\"",
|
||||||
|
" }",
|
||||||
|
"",
|
||||||
|
" 注意事项：",
|
||||||
|
" - 输出必须是有效的JSON格式",
|
||||||
|
" - current_chat内容应遵循上述所有对话原则",
|
||||||
|
" - 内容应该自然流畅，符合真实虚拟患者的表达习惯",
|
||||||
|
" - 不要在JSON之外包含任何说明文字或标记"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def get_example_output() -> str:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取示例输出格式，用于指导 LLM 生成符合要求的结构化输出
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
str: JSON 格式的示例输出
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
return """{
|
||||||
|
"current_chat": "虚拟患者的对话回复内容"
|
||||||
|
}"""
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
22
agent_system/virtual_patient/response_model.py
Executable file
22
agent_system/virtual_patient/response_model.py
Executable file
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||||||
|
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||||
|
from agent_system.base.response_model import BaseResponseModel
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class TriageVirtualPatientResponseModel(BaseModel):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
虚拟患者分诊系统响应模型。
|
||||||
|
|
||||||
|
该模型用于封装虚拟患者在分诊过程中生成的对话内容，
|
||||||
|
确保响应的结构化和标准化。
|
||||||
|
|
||||||
|
Attributes:
|
||||||
|
current_chat (str): 虚拟患者当前轮次的对话回复内容
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
current_chat: str = Field(
|
||||||
|
...,
|
||||||
|
description=(
|
||||||
|
"虚拟患者对当前医护人员询问的对话回复。"
|
||||||
|
"基于病历信息（主诉、现病史、既往史等）生成符合真实患者表达习惯的回答。"
|
||||||
|
"严格遵循信息边界约束，不得添加或编造病历中未记录的内容。"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
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