用 AI 智能解析体检报告：从 PDF 提取到数据存储的全流程实现
体检结束后，面对报告中繁多的指标和专业术语，许多人常会感到困惑：这些数据代表什么含义？是否存在健康风险？需要采取哪些应对措施？人工解读不仅依赖专业知识，效率也相对低下。本文将分享一套基于 AI 的体检报告智能评估方案，详细介绍从 PDF 上传、内容提取到 AI 分析、数据存储的全流程自动化实现方法。
一、核心流程：从上传到评估的完整链路
本系统的核心目标是：用户上传体检报告 PDF 后，系统自动解析内容，调用 AI 生成结构化评估结果，最终存储到数据库供前端展示。整体流程分为两大步骤：
- 上传体检报告：用户上传 PDF 文件 → 存储至阿里云 OSS → 提取 PDF 文本内容 → 临时缓存到 Redis → 向前端返回上传结果。
- 生成评估结果：用户确认解析 → 从 Redis 读取文本内容 → 调用 AI 大模型生成 JSON 格式评估结果 → 存储到数据库 → 完成智能评估。
技术栈选择：采用 Apache PDFBox 解析 PDF 文本，百度千帆大模型进行智能分析，Redis 用于临时缓存，MySQL 存储最终结果，阿里云 OSS 存储原始文件。
二、第一步：解析 PDF，提取体检报告内容
PDF 是体检报告常见的格式，但直接读取其中的文本存在一定难度。我们选择 Apache PDFBox 这一成熟的开源 PDF 处理库来提取文本内容。
1. 引入依赖
在项目的 common 模块中添加 PDFBox 依赖（以 Maven 为例）：
xml
<dependency>
<groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
<artifactId>pdfbox</artifactId>
<version>2.0.24</version>
</dependency>2. 封装 PDF 工具类
为方便调用，封装PDFUtil工具类，其核心方法pdfToString接收文件输入流，返回提取的文本：
typescript
public class PDFUtil {
public static String pdfToString(InputStream inputStream) {
PDDocument document = null;
try {
// 加载PDF文档
document = PDDocument.load(inputStream);
// 创建文本提取器
PDFTextStripper pdfStripper = new PDFTextStripper();
// 提取文本并返回
return pdfStripper.getText(document);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭资源
if (document != null) {
try {
document.close();
inputStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return null;
}
}3. 测试验证
找一份体检报告 PDF，编写简单的测试类验证文本提取功能：
java
public class PDFUtilTest {
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("C:\tmp\体检报告-刘爱国-男-69岁.pdf");
String result = PDFUtil.pdfToString(fileInputStream);
System.out.println(result); // 打印提取的文本内容
}
}若控制台能输出 PDF 中的文字，则表明解析成功。
三、第二步：集成百度千帆大模型，让 AI 做专业解读
提取文本后，需借助 AI 基于内容生成结构化评估。我们选择百度千帆大模型（ERNIE-4.0-8K-Preview），它在医疗领域的理解能力较强，且支持 JSON 格式输出，便于后续解析。
1. 准备工作：注册与认证
- 注册百度智能云账号（地址），完成个人实名认证（需在手机端 APP 操作）。
- 创建 AccessKey：在控制台的 "安全认证" 中生成，用于 API 调用时的身份验证。
- 注意：新用户有 20 元代金券，足够测试使用；调用前需确保已开通目标模型的付费权限。
2. 引入 SDK 依赖
在 common 模块中添加百度千帆 SDK：
xml
<dependency>
<groupId>com.baidubce</groupId>
<artifactId>qianfan</artifactId>
<version>0.1.6</version>
</dependency>3. 封装 AI 调用工具
为便于复用，封装AIModelInvoker类，统一处理大模型调用逻辑：
less
@Component
@Slf4j
public class AIModelInvoker {
@Autowired
private BaiduAIProperties baiduAIProperties; // 配置类，读取accessKey等参数
public String qianfanInvoker(String prompt) {
// 初始化千帆客户端
Qianfan qianfan = new Qianfan(baiduAIProperties.getAccessKey(), baiduAIProperties.getSecretKey());
// 调用模型
ChatResponse response = qianfan.chatCompletion()
.model(baiduAIProperties.getQianfanModel()) // 模型名称，如ERNIE-4.0-8K-Preview
.addMessage("user", prompt) // 传入提示词
.temperature(0.7) // 控制输出随机性（0-1之间，值越小越稳定）
.maxOutputTokens(2000) // 最大输出长度
.responseFormat("json_object") // 指定返回JSON格式
.execute();
return response.getResult(); // 返回AI生成的结果
}
}其中BaiduAIProperties用于读取配置文件中的参数（accessKey、secretKey、模型名等），避免硬编码：
less
@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "baidu")
public class BaiduAIProperties {
private String accessKey;
private String secretKey;
private String qianfanModel;
}在application.yml中配置参数：
yaml
baidu:
accessKey: 你的accessKey
secretKey: 你的secretKey
qianfanModel: ERNIE-4.0-8K-Preview4. 关键：设计提示词（Prompt）
要让 AI 生成符合要求的结构化结果，提示词的设计至关重要。一个优质的提示词需明确：AI 的角色、任务要求、输入内容、输出格式。
针对体检报告解析，设计的提示词如下（核心部分）：
javascript
请以专业医生的视角分析以下体检报告，完成以下任务：
1. 提取总检日期；
2. 给出风险等级（健康/提示/风险/危险/严重危险）和健康指数（0-100分）；
3. 计算各风险等级的占比（保留两位小数）；
4. 列出异常数据（结论、项目名、结果、参考值、单位、解读、建议）；
5. 给8大系统（呼吸、消化等）打分（0-100分）；
6. 总结报告核心结论。
输出要求：仅返回JSON，格式如下：
{
"totalCheckDate": "YYYY-MM-DD",
"healthAssessment": {
"riskLevel": "healthy/caution/risk/danger/severeDanger",
"healthIndex": XX.XX
},
"riskDistribution": { ... },
"abnormalData": [ ... ],
"systemScore": { ... },
"summarize": "总结内容"
}提示词中明确了 AI 的 "医生" 角色，列出了具体任务，并严格规定了 JSON 格式，确保后续能直接解析。
四、API 接口开发：从上传到存储的完整实现
具备 PDF 解析和 AI 调用的基础后，开发实际的业务接口，实现 "上传报告→AI 评估→存储结果" 的全流程。
1. 数据库设计
首先创建health_assessment表，存储评估结果，核心字段包括：
- 老人基本信息（姓名、身份证号、年龄、性别等）；
- 体检信息（体检机构、报告 URL、总检日期等）；
- AI 评估结果（健康指数、风险等级、异常数据、系统评分等，以 JSON 格式存储）。
2. 上传体检报告接口
用户上传 PDF 时，需将文件存储到阿里云 OSS，并提取文本缓存到 Redis（供后续 AI 调用）。
核心代码（Controller 层）：
less
@ApiOperation("健康文档上传")
@PostMapping("/upload")
public AjaxResult uploadFile(MultipartFile file, String idCardNo) throws Exception {
try {
// 上传到OSS，获取文件URL
String url = aliyunOSSOperator.upload(file.getBytes(), file.getOriginalFilename());
// 提取PDF文本
String content = PDFUtil.pdfToString(file.getInputStream());
// 缓存到Redis（key：idCardNo，便于后续关联）
redisTemplate.opsForHash().put("healthReport", idCardNo, content);
// 返回上传结果
return AjaxResult.success().put("url", url).put("originalFilename", file.getOriginalFilename());
} catch (Exception e) {
return AjaxResult.error(e.getMessage());
}
}3. 生成评估结果接口
用户确认后，从 Redis 读取文本，调用 AI 生成结果，解析后存储到数据库。
核心代码（Service 层）：
scss
@Override
public Long insertHealthAssessment(HealthAssessmentDto dto) {
// 1. 从Redis获取PDF文本
String content = (String) redisTemplate.opsForHash().get("healthReport", dto.getIdCard());
if (StringUtils.isEmpty(content)) {
throw new BaseException("请先上传体检报告");
}
// 2. 组装提示词（结合dto信息和PDF文本）
String prompt = buildPrompt(content, dto);
// 3. 调用AI生成评估结果
String aiResult = aIModelInvoker.qianfanInvoker(prompt);
if (StringUtils.isEmpty(aiResult)) {
throw new BaseException("AI分析失败");
}
// 4. 解析AI返回的JSON
HealthReportVo reportVo = JSONUtil.toBean(aiResult, HealthReportVo.class);
// 5. 保存到数据库
HealthAssessment assessment = convertToEntity(reportVo, dto);
save(assessment);
return assessment.getId();
}其中convertToEntity方法将 AI 生成的HealthReportVo转换为数据库实体HealthAssessment，并补充用户基本信息（如通过身份证号解析年龄、性别等）。
五、总结与优化
通过上述步骤，我们实现了从 PDF 体检报告上传到 AI 智能评估、结果存储的完整系统。其核心亮点包括：
- 利用 PDFBox 高效提取文本，解决 PDF 解析难题；
- 借助百度千帆大模型，将非结构化文本转化为结构化 JSON；
- 采用 Redis 临时缓存、OSS 存储文件，保证流程流畅。
后续可优化的方向：
- 增加 PDF 表格识别功能（部分报告用表格展示指标，需特殊处理）；
- 优化提示词，提高 AI 对罕见指标的解读准确性；
- 增加异步处理机制（AI 调用可能耗时，用异步任务避免前端超时）。
希望本方案能为类似的 AI 文档解析场景提供参考，让技术真正解决实际问题。