基于知识图谱的医疗问答系统.docx

医疗领域, the automatic question answering program designed in this paper aims to provide medical consultation for patients, without involving diagnostic decisions or handling patient information. This system harnesses the power of artificial intelligence technology and clinical data collection, specifically focusing on patients' question-and-answer sessions. 知识图谱，是这个系统的核心组成部分。它是一种结构化的知识存储方式，能够将复杂的实体、概念及其关系以图形形式展现，便于计算机理解和处理。在医疗问答系统中，知识图谱可以整合医学领域的专业术语、疾病分类、症状关联、治疗方法等大量信息，形成一个庞大的医疗知识网络。当用户提出问题时，系统通过解析问题，匹配知识图谱中的相关知识，快速给出精准的答案。 微信小程序作为系统的前端载体，具备轻便、快捷的特点，无需下载安装即可使用，且能利用微信庞大的用户基数，快速吸引和积累用户。用户可以通过小程序轻松获取关于疾病、症状、预防措施和治疗方案等多方面的医疗信息，改善了传统搜索引擎中信息筛选的困扰。 该系统在实际应用中能带来诸多益处。它有助于患者更准确地理解与自己病情相关的医学知识，使他们在向医生描述病症时能更清晰准确，减少了因表述错误导致的诊断误解。系统可以提升问诊效率，辅助患者理解医生的诊断解释和医嘱，避免重复询问相同问题，节省医疗资源。再者，系统能帮助患者减少受互联网上错误医疗信息的影响，降低遭遇医疗欺诈的风险，从而引导患者树立正确的健康观念。 在后端开发中，选择了Flask框架。Flask是一个轻量级的Web服务程序，具有灵活的架构和较低的学习曲线，适合快速构建和迭代应用程序，对于构建这样一个医疗问答系统而言，既能控制开发成本，又能保证系统的稳定性和扩展性。 这个基于知识图谱的医疗问答系统，通过智能匹配和解析，为用户提供权威、准确的医疗信息，有效提升了就医效率和质量。结合微信小程序的便利性，它有望成为大众获取医疗健康信息的重要工具，推动智慧医疗的发展。