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安阳卫生局名医堂在线平台(2012年)

基于知识库的在线医疗问答系统的设计与实现对于在线医疗领域来说有较高的价值与广泛的意义。首先,构建医疗领域知识库,即将自然语言描述的医疗信息转化为特定形式表示的医疗领域知识,可以很好地对现有的医疗知识进行管理、共享、查询和推理,从而挖掘出领域中更多隐含的知识;其次,根据知识库中的现有知识,结合患者的问题描述对其进行智能化的科室分类和相似问题推荐,将会大幅缩短患者的等待时间,减轻在线分诊医生的工作量,增加整个平台问答的质量。

本文从工程的角度出发对在线医疗问答系统进行了设计、实现与测试,主要工作包括:通过爬虫管理子系统采集相关医疗网站的内容作为领域知识的来源;将本体方法与医疗知识结合,构建了基于本体模型的医疗领域知识库,以更好地对医疗知识进行管理和推理查询;将知识本体推理、查询和综合数据库相结合,为用户提供准确、全面的知识搜索结果;结合医疗知识库,使用机器学习算法实现了根据患者的问题描述对科室进行分类,详细对比了主流的机器学习算法的科室分类效果,并根据准确率、召回率、F调和率及时间性能最终选择kNN分类器应用于线上环境,并在此基础上利用产生式模型计算出问答知识之间的相似度从而对用户推荐已被医生回答的问题;对各个子系统进行了功能测试和性能测试,测试结果符合预期要求。

本文构建的医疗知识库基于本体方法,将本体推理查询应用于医疗知识搜索,在搜索的同时挖掘医疗知识之间的隐含关系,提供准确、全面的搜索结果;同时基于知识库将机器学习算法应用于问答系统,对患者问题进行智能化科室分类和问答推荐,取得了显著的效果。


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