依图医疗诊断辅助模型已停止对外服务，无公开API、PHP SDK或接口文档；所谓PHP调用教程均基于失效的旧测试环境，当前合法生产环境不可行。
依图科技已于 2023 年起逐步收缩医疗 AI 业务，其原“依图医疗”相关产品（如 YITU MedBrain）已停止对外服务接入，官网和开发者平台均下线了所有医疗模型的调用入口与认证流程。目前无公开 API Key 申请通道，也不存在官方维护的 PHP client 或 composer 包。
为什么你搜到的“PHP 调依图医疗 API”教程全是错的？
- 多数是 2020–2021 年旧文，引用的是已失效的测试环境地址（如
https://api.yitutech.com/med/v1/diagnose），现返回 404 或 503 Service Unavailable
- 部分代码伪造了
Authorization: Bearer xxx 头，但对应域名早已解析失败，curl_exec() 直接超时
- 有示例硬编码了
appid 和 secret，实测这些凭证在依图开放平台后台无法查到，也不被当前鉴权系统识别
如果你手头真有依图医疗的私有部署接口（极小概率）
https://api.yitutech.com/med/v1/diagnose），现返回 404 或 503 Service Unavailable
Authorization: Bearer xxx 头，但对应域名早已解析失败，curl_exec() 直接超时appid 和 secret，实测这些凭证在依图开放平台后台无法查到，也不被当前鉴权系统识别仅当医院或区域卫健委给你提供了内网可用的私有化模型服务地址（如 http://192.168.10.55:8080/ai/diagnose），且明确给了 POST /ai/diagnose 的 JSON Schema，才可能用 PHP 调用。此时需注意：
- 请求必须带
Content-Type: application/json，且body是严格按他们给的字段名组织的 JSON，例如含"patient_age"、"chief_complaint"、"history_of_present_illness"，不能写成"age"或"symptom" - 他们可能要求
sign签名字段：用md5($body_json . $secret)或hmac_sha256($body_json, $secret)，算法必须与其后端完全一致 - 响应不是标准 REST 风格，常见
{"code":0,"data":{"suggestion":"建议转心内科..."}}，但code值含义需查他们给的《对接说明.pdf》，有些版本用1000表成功而非0
```php
45,
'chief_complaint' => '胸痛2小时',
'history_of_present_illness' => '压榨感，向左肩放射...',
'sign' => hash_hmac('sha256', '{"patient_age":45,"chief_complaint":"胸痛2小时",...}', 'your-secret-key')
]);
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $endpoint);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $body);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json']);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
$result = json_decode($response, true);
if (isset($result['code']) && $result['code'] == 1000) {
echo $result['data']['suggestion'] ?? '无建议';
}
?>
替代方案：别卡在依图，看实际能用的路
国内目前仍稳定提供医疗 NLP 辅助诊断 API 的，只有几家持证机构：
-
腾讯云 TI 平台的MedicalNer+MedicalDiagnosis模型，支持 PHP SDK：qcloud/tencentcloud-sdk-php，需申请healthcare权限 -
百度灵医智惠的medical_diagnosis接口，文档完整，返回含 ICD-10 编码，curl直接 POST 即可 - 若只需结构化提取（比如从病历文本抽“高血压”“糖尿病”），用开源模型更可控：
spaCy加训练好的中文医学 NER 模型，或HuggingFace上的bert-base-chinese-medical
