要基于UNet开发一个自动疾病诊断系统，可以按照以下步骤进行：
收集和准备数据集：收集包含疾病图片和对应标签的数据集，确保数据集的质量和多样性。对数据集进行预处理，如图像增强、标准化等。
构建UNet模型：使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建UNet模型，该模型通常包括编码器和解码器部分。编码器用于提取图像的高级特征，解码器用于将这些特征映射回原始图像的像素级别。
划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，一般采用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
训练模型：使用训练集对UNet模型进行训练，调整模型参数以提高准确性和泛化能力。可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。
模型评估和优化：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。根据评估结果对模型进行优化和调整。
部署系统：将训练好的UNet模型部署到实际应用环境中，可以使用Web应用或移动应用等形式进行展示和应用。
持续优化：对系统进行监控和优化，不断收集反馈数据并调整模型，以提高系统的准确性和稳定性。
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