开发一个AI诊断系统需要以下几个步骤：
1. 定义问题：首先需要明确诊断系统要解决的问题是什么。这可能涉及到医学、法律、金融等领域，需要深入了解相关知识和背景。
2. 数据收集：基于问题的定义，收集相关的数据集。这些数据可以是公开可用的，也可以是专门为项目定制的。
3. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，以保证模型的准确性和稳定性。
4. 模型选择：根据问题的特点和数据类型，选择合适的机器学习或深度学习模型。例如，如果问题涉及分类，可以选择分类模型如决策树、支持向量机或神经网络等；如果问题涉及回归，可以选择回归模型如线性回归、岭回归或LSTM等。
5. 模型训练：使用选择好的模型对预处理后的数据进行训练，调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
6. 模型评估：在训练好模型后，使用测试数据集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标，以确保模型能够有效地解决问题。
7. 系统开发：将训练好的模型集成到一个系统中，设计用户界面和交互方式，使医生、律师、金融分析师等非技术人员能够轻松地使用诊断系统。
8. 部署和维护：将系统部署到实际环境中，进行长期维护和更新。这可能涉及到模型优化、添加新数据源、修复系统漏洞等操作。
需要注意的是，开发一个AI诊断系统需要强大的技术团队和丰富的专业知识。同时，由于不同领域的问题具有不同的特点，因此没有一种通用的方法可以适用于所有诊断系统的开发。