开源 · 透明可溯 · 安全防护

赋能临床决策的
开源智能代理

构建安全、透明、可溯源的AI工具，辅助医疗专业人员提升诊疗效率与准确性，推动医疗公平

全新发布 · DermAgent 皮肤科诊断智能体 — 468疾病知识库 · 迭代追问 · 多模态感知
探索项目 如何贡献

皮肤科诊断智能体 DEMO 展示

选择一个预设病例，观看 DermAgent 的完整诊断流程动画

DermAgent — python main.py

此为预录 Demo 动画，展示真实诊断流程。点击不同病例切换。

查看完整 Demo 页面

我们的使命

在医疗AI快速发展的今天，我们坚信：技术必须服务于人，而非替代人。Agentic-CliniAI 致力于创建

  • ✅ 临床医生主导设计：所有工具由一线医疗专家参与开发
  • ✅ 透明可解释：拒绝"黑箱"，提供决策依据溯源
  • ✅ 安全优先：内置隐私保护、偏差检测、错误反馈校准机制

我们与医院、研究机构紧密合作，确保每个工具符合临床工作流与伦理规范。

核心项目

模块化设计 · 临床验证 · 易于集成

DermAgent

NEW
468
皮肤病种
35+
ICD-10 类别
11
检索工具
4
感知模态

皮肤科多Agent诊断系统：迭代追问、多模态感知、468疾病知识库

LangGraph Multi-Agent 468疾病知识库 多模态感知
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Möbius

GitHub

双向互监督框架：充分发挥 SAM 的视觉理解能力与 LVLM 的语义推理能力。两者双向互补，构建可信赖的医学视觉语言系统

LVLM SAM Medical VQA Visual Grounding
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SafeGuard Toolkit

GitHub

医疗AI安全框架：偏差检测、对抗测试、不确定性量化、审计日志，确保模型可靠部署

Security ML Ops 合规
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查看所有仓库

伦理与责任

技术向善是Agentic-CliniAI的基石。我们承诺：

临床主导

所有工具由执业医师参与设计、测试与验证，确保符合真实临床场景

隐私至上

默认匿名化处理，支持本地部署，严格遵循HIPAA/GDPR等法规

透明可溯

提供完整决策链路解释，拒绝不可验证的"黑箱"输出

公平包容

主动检测并缓解数据偏差，确保工具对不同人群公平有效

加入我们，改善医疗未来

无论您的专长是什么，您的贡献都能推动医疗AI向更安全、更公平的方向发展

开发者

贡献代码、修复Bug、优化性能

临床专家

提供场景反馈、验证工具、撰写指南

文档/翻译

完善文档、多语言支持、案例编写

测试者

报告问题、参与Beta测试、提供用例

贡献指南