关键词

智能诊疗；数据权限；FastAPI；Vue3；电子病历；处方；接诊统计；医生端架构；诊疗智能辅助（P3）；Ollama；OpenAI 兼容 API

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前言

阶段三里，我们把医生端“接诊工作台—电子病历—处方—患者档案—接诊统计”这条主链跑顺，并在权限、导出、处方隔离与前端可读性上收了一圈。阶段四则聚焦两件可交付、可复盘的事：一是把阶段一～三里容易遗留的一致性/体验问题再收口（典型如头像在多入口不同步）；二是在不改动核心业务表结构的前提下，为项目落一个可联调、可配置的 P3 诊疗智能辅助雏形——后端统一走 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions，前端在接诊工作台预留入口，本地优先接 Ollama + 轻量化千问，云端通道预留合规网关。

下文按“问题—根因—改法—配置与踩坑"的结构记录，便于同组交接与后续接患者端/异步任务。

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目录（仅供提示）

1. 背景与阶段四目标
2. Bug 修复：医生主页头像与「医生档案」不同步
3. 体验与流程：档案变更审批信息可读性
4. P3 开端：诊疗智能辅助（架构与接口约定）
5. 本地轻量化模型：Ollama、目录迁移与机型选择
6. 前后端联调要点（超时、生成长度、偏慢提示）
7. 结语与下阶段排期

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1. 背景与阶段四目标

业务上：医生在”我的医生主页“修改展示照等信息，经审批或管理端维护后，医生档案列表/弹窗应读到同一套 photo_url；顶栏若走 sys_user.avatar，也需同源或显式同步，避免”主页新、档案旧“。

工程上：在阶段三权限与页面形态稳定后，补 DAO 写入正确性、审批 payload 键名兼容、前端相对路径头像展示 等细节；并启动 P3：以最小闭环验证”工作台一键调模型 → 回填临床辅助文本“是否可行，而非一上来上大模型工程化全家桶。

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2. Bug 修复：医生主页头像与「医生档案」不同步

现象：医生在个人主页更换头像（或展示照）后，医生档案等处仍显示旧图，或一侧能显示、一侧裂图。

根因归纳：

1. 后端 med_clinic_doctor 更新语句不符合 SQLAlchemy 2 用法，photo_url 等字段未可靠落库，档案列表/详情仍读旧值。
2. 审批合并时，payload_json 若仅存驼峰键（如 photoUrl），旧过滤逻辑只认蛇形字段，导致合并不含 photo_url。
3. 前端：我的主页对相对路径头像会拼 VITE_APP_BASE_API，医生档案弹窗若直接绑原始 photoUrl，相对路径会打到错误站点，表现为「未更新」或裂图。

实现效果如下：

改法摘要：

1.DAO：按 doctor_profile_id 执行 update(...).where(...).values(**合法列)，只写表内列。

2.服务层：更新 photo_url 时同步 sys_user.avatar（注意字段长度，必要时截断），保证顶栏与档案策略一致。

3.变更审批：用 Pydantic 校验申请体，兼容驼峰/蛇形写入合并。

4.前端档案页：头像展示与我的主页同一套「外链 / 拼 baseApi」规则；审批抽屉用中文标签 + 展开详情替代裸 JSON，降低误操作。

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3. 体验与流程：档案变更审批信息可读性

在管理端待审批的医生档案变更中，将摘要改为变更项标签，展开区用 Descriptions + 照片预览，通过前确认框展示结构化变更说明，避免管理员看不清批什么。

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4. P3 开端：诊疗智能辅助（架构与接口约定）

定位：与电子病历/处方并列在工作台周边，不侵入核心业务表；先做到 HTTP 同步调用 + 可配置网关。

后端（FastAPI）：

a.GET /clinic/llm/status：返回本地/云端/智能体通道是否已配置（不落密钥）。

b.POST /clinic/llm/assist：请求体含 mode（local / cloud / agent）、task、userInput、context；下游统一请求 OpenAI 兼容 POST {base}/v1/chat/completions。

任务划分（与产品分工对齐）：

a.本地轻量：标准病历模板、常规病史摘要、基础用药参考、固定话术填充。

b.云端深度（需合规 API）：病历润色、全量病史整合、复杂病例提示、用药禁忌关注点等（仍仅辅助，非处方结论）。

权限：与接诊工作台医生身份衔接（如 clinic:workbench:list 或单独 clinic:llm:assist，可按菜单 SQL 授权）。

前端：接诊工作台 P3 卡片 → 抽屉：选通道与任务、填写上下文与医生输入、展示结果；结果区可带 max_tokens、耗时 便于调参。

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5. 本地轻量化模型：Ollama、目录迁移与机型选择

过程如下：

1. 安装 Ollama，确认 http://127.0.0.1:11434 可用。
2. C 盘空间紧张时：设置用户环境变量 OLLAMA_MODELS 指向 E:/F: 大容量目录，重启 Ollama 后再 pull，新模型落在目标盘；旧 C:\Users\xxx\.ollama\models 在验证新路径可用后再删。
3. ollama pull 与 ollama run 自测：pull 成功 ≠ run 成功；若 14B 反复 llama runner terminated，多为显存/内存或驱动问题，改用 qwen2.5:3b / 7b 先打通链路。
4. 项目 .env.dev：
   • CLINIC_LLM_LOCAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
   • CLINIC_LLM_LOCAL_MODEL 与 ollama list 名称严格一致（如 qwen2.5:3b）。
5. 重启后端，在工作台智能辅助里点「调用模型」做联调。

显卡（如 RTX 4070）：安装最新 NVIDIA 驱动；nvidia-smi 在推理时观察显存占用，一般 Ollama 在 Windows 上会走 GPU，无需在业务代码里写死 CUDA 逻辑。

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6. 前后端联调要点（超时、生成长度、偏慢提示）

前端 axios 默认 10s：本地 7B/3B 首次推理常超时，需对 /clinic/llm/assist 单独加大 timeout（如 180s）。

后端：为请求增加 max_tokens 上限、按任务设不同 cap，并限制 temperature、输入截断长度，在不牺牲可用性的前提下缩短 wall time。

「偏慢」提示：用可配置的 软阈值（如本地 20s） 与真实推理时间对比；超过阈值时提示 max_tokens、缩短输入、换更小模型或后续异步，而不是用 300ms 类不切实际 SLA 误报。

大致实现效果如下：

（键入内容

本地轻量 → 标准病历模板 mr_template_std
上下文：呼吸内科门诊
医生输入：
咳嗽1周，少量白痰，无咯血。需要门诊病历小节模板（主诉、现病史等占位即可）。）

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7. 结语与下阶段排期

阶段四在业务上补齐了头像与档案、审批展示等一致性；在架构上把 P3 诊疗智能辅助以 OpenAI 兼容 + 双通道 的形式落到可运行状态，并在本机用 Ollama + 千问 3B 完成轻量化验证。

下一阶段可排：异步任务与结果回写病历侧栏、审计与脱敏流水、患者端联调、以及云端合规网关对接与密钥托管；若集群多进程，实时通知可再演进到消息中间件。