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基于NLP的医疗知识图谱构建及智能问诊平台应用

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基于NLP的医疗知识图谱构建及智能问诊平台应用

作者：许婷婷东华理工大学

学位级别：硕士

近年来,互联网俨然成为了大众获取医疗健康知识的重要渠道。基于被动式搜索和匹配的传统在线问诊平台,不仅无法满足用户的个性化需求,还返回海量无关的搜索结果,导致用户需要耗费大量的时间和精力逐个甄别筛选。因此,传统在线问诊平台... 详细信息

近年来,互联网俨然成为了大众获取医疗健康知识的重要渠道。基于被动式搜索和匹配的传统在线问诊平台,不仅无法满足用户的个性化需求,还返回海量无关的搜索结果,导致用户需要耗费大量的时间和精力逐个甄别筛选。因此,传统在线问诊平台无法满足用户精确获取医疗知识的需求。本文通过融合自然语言处理技术构建了一个医疗领域的知识图谱,为智能问诊平台提供高质量的数据支持。本文研究完成的工作如下:(1)基于依存句法分析构建了用于优化医疗实体抽取过程的DP＿ABILSTM-CRF医疗实体识别模型。在实体抽取基线模型BiLSTM-CRF的基础上,结合依存句法分析,提取语句中的语法结构和依存关系丰富语义特征;并利用注意力机制强化当前实体相关的信息,提高实体抽取精确度。实验结果表明本文的模型改善了医疗实体识别性能,有利于医疗健康领域的实体抽取。(2)在DP＿ABILSTM-CRF模型抽取医疗实体的工作基础上,本文基于双重注意力机制提出了用于抽取医疗实体关系Mutil Att＿BiGRU模型。采用BiGRU网络充分学习语义特征,并通过在字符层与语句层间分别融入注意力机制,以实现关系抽取模型性能的优化和提升。结果表明,本文提出的医疗实体关系抽取模型整体性能得到了加大的提升,适用于医疗领域的关系抽取过程。(3)依托新余钢铁集团有限公司中心医院的病历数据和CCKS系列测评数据,将DP＿ABILSTM-CRF医疗实体抽取模型和Mutil Att＿BiGRU关系抽取方法应用于医疗知识抽取过程,完成医疗实体和关系的抽取工作。在医疗知识的存储方面,对比分析后选用了Neo4j图数据库存储抽取出的医疗知识。最终基于Neo4j数据库成功构建了一个医疗知识图谱,在可视化界面可以通过Cyber语言查询和展示。(4)以构建的医疗知识图谱作为高质量知识源,实现了一个智能问诊平台。基于医疗知识抽取模型和知识图谱相关技术准确解析用户输入、精确进行知识检索,并即时在前端界面反馈结果。平台整体运行状况良好,能精准理解用户输入,实时反馈结果,满足用户获取医疗健康信息的需求。

关键词：医疗健康实体抽取关系抽取知识图谱智能问诊

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基于机器学习的智能问诊技术研究和实现

基于机器学习的智能问诊技术研究和实现

作者：董文华东北大学

学位级别：硕士

根据卫生部的报告[1],城市居民中处于亚健康状态的高达70%,但只有4.8%的人去医院,接近80%的人首先在网上寻找信息。传统的搜索引擎难以提供正确的医疗信息。公开数据显示[2],2020年,至少50%的人机交互设备将具备语音功能。基于上述背景... 详细信息

根据卫生部的报告[1],城市居民中处于亚健康状态的高达70%,但只有4.8%的人去医院,接近80%的人首先在网上寻找信息。传统的搜索引擎难以提供正确的医疗信息。公开数据显示[2],2020年,至少50%的人机交互设备将具备语音功能。基于上述背景,本文拟研究基于语音对话方式的智能问诊系统。智能问诊系统的诊断流程是:用户陈述病情,系统根据陈述文本进行疾病分类得到初始疾病假设,当病情信息过少不足以确诊时,系统进入交互式智能问诊,匹配出与“当前症状”和“初始疾病假设”相关的症状来反问用户,并根据用户的反馈进一步疾病分类。智能问诊的系统的研究具有以下的三个难点:1)病情陈述的文本量随着问诊的进行逐渐堆积,不同的文本量需要采用不同的疾病分类方法。问诊前期存在文本特征稀疏的问题,问诊后期特征稀疏性减弱,主要问题是对疾病分类的精度有更高的要求。2)识别出病情陈述中描述的症状。交互式智能问诊需要根据“当前症状”和“初始疾病假设”匹配出相关症状来反问用户,所以研究症状识别是本文的一个重要工作。传统的词典匹配未能考虑中文里口语化、相近和相似的词较多的情况。3)匹配出与“当前症状”和“初始疾病假设”相关的症状。通常的症状选择策略是建立疾病症状知识库,但疾病知识库的建立需要医学专家知识和大量的规则推断。针对智能问诊系统存在的问题,本文以前人的研究为基础,提出了相应的解决方法。具体来说,本文的贡献和创新点主要包括如下几点:1)针对问诊前期病情陈述中的文本特征稀疏的问题,本文提出了基于关键词相似性度量的特征扩展方法。首先提取出文本中的关键词,然后对关键词进行语义扩展,其中语义扩展就是采用相似性度量方法在问诊语料中找到与关键词语义相同、相近或相关的词语进行扩展。最终实验表明,在本文的问诊语料和前人所用复旦语料下,F1值提高了约 2%。2)针对问诊后期语料复杂度增高、学习深度不够、需要更高的疾病诊断精度等问题。本文采用了卷积神经网络的来对问诊后期的长文本进行疾病分类。实验表明,对于长文本,卷积神经网络的诊断准确率要比传统的机器学习高3.9%。3)针对中文里口语化、相近和相似的词较多的情况,在传统词典匹配基础上,分别引入了《同义词词林》[4]和词向量相似度计算,采用不同的症状匹配策略。最后将三种方法的识别结果加权评分,选出评分达到阈值的症状。最终实验表明,词典匹配的的召回率由改进前的50.89%提升到了 83.51%。针对症状的选择策略,本文建立了基于朴素贝叶斯的相关症状匹配模型。模型的输入是已提取出的症状的和初步诊断出的疾病,输出是相关症状的条件概率。本文统计出每个疾病和症状的共现的频率作为症状选择的基准,最终实验表明,本文提出的相关症状匹配模型的症状选择空间仅为基准的12.95%。4)智能问诊系统的实现。本文在研究算法的基础上,初步实现了智能问诊系统,客户端主要包括语音交互模块和HTTP通讯模块,服务端主要包括文本预处理模块、症状识别模块、疾病诊断模块和相关症状匹配模块。本文的研究成果主要包括:提升了症状识别的准确率,有效地减小了特征稀疏对疾病诊断的影响,提升了问诊后期疾病诊断的准确率,并提出了一种新的症状选择策略用于交互式对话。这些成果将为智能问诊的实际应用提供了全面的理论参考和支持。

关键词：智能问诊特征扩展机器学习症状识别相关症状匹配

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智能问诊服务构建方法研究

电脑编程技巧与维护 2024年第5期 121-123页

作者：向亚琪杜超韩国璇中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所西安710065

智能问诊服务在智慧医疗应用中十分关键。现有的智能问诊服务在规模化、规范化、体系性、跨医学学科性等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对领域专业知识支撑的专业性、用户随意表达理解的准确性、医疗问诊过程的合理性等更... 详细信息

智能问诊服务在智慧医疗应用中十分关键。现有的智能问诊服务在规模化、规范化、体系性、跨医学学科性等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对领域专业知识支撑的专业性、用户随意表达理解的准确性、医疗问诊过程的合理性等更是构建智能问诊服务过程面临的重要挑战。针对上述问题,将智能问诊服务的构建划分为多源医学知识融合、带权诊断流程图谱的构建、多特征下医疗实体识别和医疗领域用户意图识别4个子任务。总结了4个子任务的现有技术和不足,提出了相应的解决策略并进行实验验证,构建了一个运行在移动端设备上的智能问诊服务。

关键词：智能问诊知识融合知识图谱实体识别意图识别

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基于深度学习的智能问诊系统设计与实现

电脑编程技巧与维护 2023年第5期 119-122页

作者：陈小强胡翰陈燕军吉安职业技术学院江西吉安343000

基于深度学习框架,以智能问诊为研究对象,设计并实现了一个基于深度学习的智能问诊系统。整个系统的主要功能包括数据预处理、特征提取和问句分类。建立高质量用户训练问答库,问答库与专家知识进行结合,实现智能问诊。基于FastText+BER... 详细信息

基于深度学习框架,以智能问诊为研究对象,设计并实现了一个基于深度学习的智能问诊系统。整个系统的主要功能包括数据预处理、特征提取和问句分类。建立高质量用户训练问答库,问答库与专家知识进行结合,实现智能问诊。基于FastText+BERT模型构建知识图谱,同时对问答库进行训练,搭建了一个医疗问题知识库;建立深度学习医疗模型,实现问诊量统计分析。结果表明,该系统可以提高医生对问题的理解程度和识别率。

关键词：智能问诊深度学习知识图谱 FastText+BERT模型

基于知识图谱的中医医案智能问诊系统设计与实现

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现代计算机 2023年第19期29卷 98-101页

作者：唐华胡为刘伟陈浩胡星港刘金艳湖南中医药大学信息科学与工程学院长沙410013

分析群众对采用中医医案智能问诊系统的需求,详细阐述基于知识图谱的中医医案智能问诊系统设计方案与具体功能实现方案。在医生就诊时提供辅助建议,降低误诊率,为用户提供便利、可靠的问诊服务。

关键词：知识图谱中医医案智能问诊

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孕产智能问诊本体知识库研究与应用

医学信息学杂志 2018年第1期39卷 51-54,76页

作者：丁腊春刘朝鸣镇江市妇幼保健院镇江212001

介绍国内外本体知识库研究现状,阐述孕产智能问诊本体知识库的构建方法、构建工具及其具体实现,指出该知识库能为孕产妇提供个性化的诊疗服务,进一步推动"互联网+医疗"在妇幼保健领域的应用。

关键词：孕产本体知识库智能问诊

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基于机器学习的辅助智能问诊关键技术的研究

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2024年第11期 077-080页

作者：胡翰陈小强吉安职业技术学院江西吉安343000

在将机器学习应用于辅助智能问诊中,有几个关键的技术需求需要解决。首先是数据收集和标注。要构建精准的诊断模型,需要大量的医学数据,并且这些数据需要进行准确的标注。因此,如何有效地获取医学数据并进行标注是一个重要的问题。可以... 详细信息

在将机器学习应用于辅助智能问诊中,有几个关键的技术需求需要解决。首先是数据收集和标注。要构建精准的诊断模型,需要大量的医学数据,并且这些数据需要进行准确的标注。因此,如何有效地获取医学数据并进行标注是一个重要的问题。可以利用通信技术和云端计算,在隐私保护的前提下,将分散的医学数据整合起来,以便更好地训练机器学习模型。智能问诊系统因结合机器学习等方法可准确识别文本中关键实体以及用户意图,这样使得返回结果更加符合用户需求,且回复效率更高,结果也更为准确。

关键词：机器学习智能问诊聚类算法

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浅谈智能问诊的发展与应用

中国新通信 2019年第2期21卷 8-9页

作者：穆雨涵山东省聊城市第一中学

本文首先介绍了智能问诊的发展背景,从患者与医疗机构两方面对其需求进行了分析,接着以腾讯睿智和康夫子智能诊疗系统为例分别阐述了其在导诊和预问诊方面的应用,最后讨论了智能问诊在现阶段面临的技术、成本、推广应用等问题并给予了... 详细信息

本文首先介绍了智能问诊的发展背景,从患者与医疗机构两方面对其需求进行了分析,接着以腾讯睿智和康夫子智能诊疗系统为例分别阐述了其在导诊和预问诊方面的应用,最后讨论了智能问诊在现阶段面临的技术、成本、推广应用等问题并给予了针对性建议。

关键词：智能问诊发展应用

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基于人工智能的患者智能问诊服务应用平台

软件 2021年第1期42卷 113-116页

作者：刘银芝苗华栋黄夏彬吴洪远贾志文谢晶晶上海市质子重离子医院上海市质子重离子放射质量工程技术研究中心上海201321

目的:通过建设智能问诊服务平台,快速定位适应症患者,减轻医院线下诊疗压力、提高医护工作效率、提升患者就医的获得感。方法:通过利用机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术,利用学习提供的权威临床疾病资料,构建专业临床知... 详细信息

目的:通过建设智能问诊服务平台,快速定位适应症患者,减轻医院线下诊疗压力、提高医护工作效率、提升患者就医的获得感。方法:通过利用机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术,利用学习提供的权威临床疾病资料,构建专业临床知识库,促进研制推理逻辑算法,开发了线上患者智能问诊系统。结果:通过智能问诊平台的应用,实现了线上线下相结合的就医新模式、打破了患者与医护沟通的壁垒、实现了指尖就医减少了患者不必要的就医成本。结论:智能问诊平台的应用,用智慧化解"看病烦"与"就医繁"、跨时空均衡配置医疗资源。

关键词：智能问诊自然语言处理人工智能应用