一、项目背景

在当今医疗健康领域数字化转型的浪潮中，传统医药管理系统正面临诸多挑战。医疗机构在药品管理、处方审核、患者用药指导等环节仍存在信息孤岛、效率低下、人为差错风险高等问题。随着人口老龄化加剧和慢性病患者数量持续增长，对精准、高效、智能的医药服务需求日益迫切。与此同时，人工智能技术的突破性发展，特别是大语言模型在专业领域的深度应用，为医药系统的智能化升级提供了革命性的技术路径。

基于Java+DeepSeek的智慧医药系统，正是响应这一时代需求而设计的创新解决方案。本项目将现代Java企业级开发技术与前沿的DeepSeek大语言模型深度结合，旨在构建一个智能化、全流程、可扩展的医药管理平台。Java作为成熟稳定的企业级开发语言，其强大的生态系统和跨平台特性为系统提供了坚实的技术基础，能够确保系统的高并发处理能力、数据安全性和长期可维护性。

系统的核心创新在于深度集成DeepSeek大语言模型的智能能力。通过自然语言处理、知识推理和上下文理解等先进技术，系统能够实现智能处方审核、药物相互作用预警、个性化用药指导、医学知识问答等关键功能。医生在开具处方时，系统可实时分析药物配伍合理性；药师在配药过程中，可获得精准的用药指导建议；患者在用药时，可通过智能问答获得详细的注意事项说明。

该系统的建设将涵盖药品全生命周期管理、电子处方流转、智能用药监护、医药知识库构建等多个核心模块。它不仅能够提升医疗机构的工作效率和服务质量，降低医疗差错风险，还能通过数据积累和智能分析，为临床决策提供有力支持，最终实现从传统经验驱动向数据智能驱动的转变。

作为毕业设计项目，该系统既体现了扎实的Java全栈开发技术实践，又展现了人工智能在垂直领域的创新应用，具有显著的理论研究价值和实际应用前景，是计算机技术与医疗健康领域交叉融合的典型范例。

二、技术介绍

智慧医药系统（smart-medicine）是一个基于 SpringBoot 开发的标准 AI Web 项目。整体页面非常的简约大气，整合了目前非常火爆的 AIGC 生成式 AI（选用的阿里的通义千问大语言模型）技术充当智能医生，以此提升系统的 B 格，整体来看是一个偏向百科查询类的系统，功能设计的较为简单，便于初学者理解和学习。
开发环境

JDK 1.8
Maven 3.6
MySQL 5.7
阿里云 OSS 对象存储
阿里云 AIGC 通义千问大语言模型

三、功能介绍

一、智能医药助手核心功能
本系统以“智能医生”为核心定位，深度集成阿里通义千问大语言模型，提供专业级医药咨询服务。用户可通过自然语言输入方式，获取药品信息查询、疾病症状分析、用药指导建议等智能化服务。AI助手能够理解复杂的医学描述，基于权威医药知识库，生成准确、易懂的专业解答。同时支持多轮对话功能，可根据用户后续提问进行深入分析，模拟真实医患问诊体验。

二、医药百科数据库
系统内置完善的医药知识图谱，涵盖常见药品库、疾病症状库、治疗方案库等多个维度。用户可通过关键词搜索、分类浏览等方式，查询药品的详细信息，包括通用名称、商品名、药理作用、适应症、用法用量、不良反应、禁忌事项等。疾病数据库提供疾病概述、典型症状、诊断标准、预防措施等内容，所有数据均经过专业医学团队审核，确保信息的准确性和可靠性。

三、用户健康管理
系统提供个人健康档案管理功能，支持用户记录个人基本信息、过往病史、过敏药物等关键健康数据。基于这些信息，AI助手能够提供个性化的健康建议和用药提醒服务。用户可设置定期服药提醒，系统将通过消息推送确保用药依从性。同时提供健康日志功能，便于用户跟踪症状变化和治疗效果。

四、医药资讯服务
集成实时医药行业动态和健康科普内容，定期更新最新药品研发进展、医疗政策变化、疾病防控知识等资讯。系统采用智能推荐算法，根据用户的查询历史和关注领域，推送相关度高、实用性强的医药信息，帮助用户及时了解行业动态。

五、系统管理功能
提供完善的后台管理界面，管理员可对医药知识库进行维护更新，管理用户账号和权限设置，监控AI服务使用情况，查看系统运行日志等。系统采用模块化设计，便于后续功能扩展和定制开发。

六、安全与隐私保护
系统严格遵守医疗数据隐私保护规范，所有用户健康信息均采用加密存储和传输机制。AI问答过程中涉及的个人隐私信息将进行脱敏处理，确保用户数据安全。同时提供数据备份和恢复功能，保障系统稳定运行。

该系统虽然功能设计相对简洁，但通过深度整合AI技术，实现了从传统医药查询到智能医疗服务的转型升级，为初学者理解AI在医疗领域的应用提供了绝佳的学习案例。

四、系统实现