Архитектура¶

Обзор¶

AI Medical Assistant — монолитное FastAPI-приложение с асинхронными задачами Celery, PostgreSQL (или SQLite в dev), Redis, Chroma (RAG) и статическим фронтендом (Vanilla JS). Кодовая база развивалась из клинического SaaS-стека; поверх него добавлены модули обучения и RAG.

flowchart TB
    subgraph Client
        Browser[Browser]
    end

    subgraph Docker
        App[app :8001 FastAPI]
        Worker[celery worker]
        Beat[celery beat]
        Redis[(redis host :6380)]
        Chroma[(Chroma)]
    end

    subgraph Data
        DB[(PostgreSQL / SQLite)]
        Storage[storage/ age + DICOM]
    end

    subgraph External
        ProxyAPI[ProxyAPI / OpenAI]
        SMTP[SMTP]
        TG[Telegram]
    end

    Browser -->|HTTP/WS| App
    App --> DB
    App --> Redis
    App --> Chroma
    App --> Storage
    App --> ProxyAPI
    Worker --> Redis
    Worker --> DB
    Worker --> Storage
    Worker --> ProxyAPI
    Beat --> Redis
    App --> SMTP
    App --> TG

Слои приложения¶

Слой	Каталог	Ответственность
Routes	`app/routes/`	HTTP API, валидация
Services	`app/services/`	Бизнес-логика (tutor, cases, exam, RAG, clinical)
Models	`app/models/`	SQLAlchemy ORM
Tasks	`app/tasks/`	Celery (парсинг, DICOM, бэкап)
Static	`app/static/`	HTML/JS/CSS (tutor, cases, exam, progress)
Auth	`app/auth.py`	JWT, регистрация
Access	`app/services/access.py`	RBAC

Модули обучения и RAG¶

Модуль	Назначение
Tutor	Чат-сессии (`ChatSession` / `ChatMessage`), ответы с контекстом RAG
Cases	Интерактивные `ClinicalCase`
Exam	Тесты (`Test`) и проверка ответов
Progress	Записи `Progress` по модулям
RAG	Chroma + embeddings; режимы `local` / `external` / `hybrid`

Мультитенантность¶

Каждая клиника — Tenant с уникальным subdomain. Все запросы фильтруются по tenant_id из JWT.

RBAC¶

Роли: student, resident, admin, head_of_department, doctor, nurse, researcher, viewer, superadmin.

Проверки в app/services/access.py:

can_read_patient, can_write_patient
can_upload_document, can_delete_user
анонимизация для researcher

Асинхронные задачи¶

Задача	Файл	Назначение
`parse_document`	`document_task.py`	PDF/DOCX → текст, диагнозы
`process_dicom`	`dicom_task.py`	DICOM → серии, PNG
`run_prediction`	`prediction_task.py`	GPT / fallback
`run_backup`	`backup_task.py`	age-архив
`self_heal`	`self_heal_task.py`	Redis/Celery health

Шифрование¶

Файлы документов и DICOM шифруются age перед записью на диск (app/services/encryption.py).

WebSocket¶

/ws/notifications — push о готовности документов, прогнозов, DICOM.

Frontend¶

SPA-подобные страницы без фреймворка:

обучение: pages/tutor.html, cases.html, exam.html, progress.html
клинические: index.html + dashboard.js, login.html, admin.html
dicom.html, dicom-viewer.html

CI/CD¶

GitHub Actions → SSH VPS → deploy.sh production.