Python基于知识图谱的医疗问答系统【附源码、文档说明】

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第一章 项目简介

Python基于知识图谱的医疗问答系统，旨在帮助用户在大量的医疗数据中筛选出问题的精准答案并返回给用户，使得医疗工作者和患者能够快速获取和整合医学知识，提高病例分析和辅助诊断的效率和准确性。

在医学领域，由于疾病的复杂性和人类知识的有限性，医疗人员和患者往往面临诊断和治疗的困难。因此，建立一个基于医学知识的系统，帮助医生和患者更好地了解和应对疾病，具有重要的现实意义。

第二章 系统演示视频

Python基于知识图谱的医疗问答系统【源码】

第三章 技术栈

前端：html、css、js

后端：Python diango

MySQL数据库

第四章 总体设计

4.1 系统模块总体设计

在医疗知识图谱问答系统中，主要涉及的模块包括：数据抓取模块、数据存储模块、数据处理模块、问答模块、可视化模块。其中，数据抓取模块负责从网络上抓取相关的医疗知识，将数据存储到数据库中。数据存储模块负责将从网络上抓取到的数据存储到数据库中。数据处理模块负责对存储在数据库中的数据进行预处理，以提高问答模块的查询效率。问答模块是整个系统的核心，它负责对用户提出的问题进行处理，根据问题找到相应的答案并将答案返回给用户。可视化模块负责将问答模块返回的答案进行可视化展示，使用户更加直观地了解查询结果。

4.2 系统总体设计

系统总体设计包括系统结构设计和系统模块交互设计两部分。

4.2.1 系统结构设计

主要包括以下几个方面，如图：

（1）数据采集和预处理：系统采用爬虫技术实现对医疗知识数据的采集，采集下来的数据通过数据预处理模块进行处理，包括数据清洗、数据去重、数据分类等。

（2）知识存储和管理：系统采用图数据库Neo4j进行知识图谱的存储和管理，通过使用Neo4j的图形化管理工具，管理员可以方便地对图谱数据进行管理和维护。

（3）问答模块：问答模块是整个系统的核心，它负责对用户提出的问题进行处理，根据问题找到相应的答案并将答案返回给用户。问答模块采用自然语言处理技术，对用户输入的自然语言进行处理，将其转化为计算机可以理解的形式，然后通过图谱查询技术实现查询匹配，找到相应的答案。

（4）可视化展示：通过可视化模块将问答模块返回的答案进行可视化展示，包括文本和图形展示两种方式，提供更加直观和友好的用户体验。

图2：系统结构

4.2.2 系统模块总体设计

在本章中，我们将详细讨论本系统的总体设计，包括系统的模块设计和功能设计。

本系统的总体设计基于面向对象设计思想，采用MVC（Model-View-Controller）架构，将系统的业务逻辑、数据处理和界面展示分离，以便于管理和维护。

本系统的主要模块如下：

（1）前端界面模块：负责用户界面的设计和展示，包括前端页面、用户交互等。

（2）后台管理模块：负责系统的管理，包括用户管理、数据管理等。

（3）数据处理模块：负责系统的数据处理和存储，包括数据库设计和管理、知识图谱的构建和维护等。

（4）业务逻辑模块：负责系统的核心业务逻辑，包括问答系统的设计和实现、自然语言处理等。

图3：系统结构

第五章 可视化系统实现过程

前端界面采用了 Bootstrap 框架进行开发，其中在本系统中，我们使用了一个开源的可视化工具：D3.js。D3.js是一个基于数据的可视化JavaScript库，它使用HTML、SVG和CSS来呈现数据。它使数据变得更加直观和易于理解。我们使用了D3.js来呈现知识图谱，并且提供了一些交互功能，如搜索和展开节点等。前端登录界面如图：

图4：医疗知识图谱系统登陆界面

本系统的界面设计简单明了，易于操作。主要界面包括：知识图谱展示界面、搜索界面和结果展示界面。

图5：知识图谱展示界面

在知识图谱展示界面，我们使用D3.js来呈现知识图谱。用户可以通过鼠标滚轮来放大或缩小整个图谱。当鼠标移到一个节点上时，会显示该节点的详细信息。用户可以通过单击节点来展开或关闭该节点的子节点。用户还可以通过搜索界面来查找某个节点。

在搜索界面，用户可以输入一个关键词来搜索知识图谱中的节点。系统会返回与该关键词相关的所有节点。用户可以单击某个节点来查看该节点的详细信息。

图6：问题搜索界面

在结果展示界面，系统会显示与搜索关键词相关的所有节点。用户可以单击某个节点来查看该节点的详细信息。

图7：问题搜索结果界面

图8：疾病信息可视化界面

图9：问答管理界面

我们还设计了用户管理以及个人信息管理相关设置，以完善我们的系统来改进系统完整度，提高系统的利用率。

图10：用户管理界面

图11：用户管理新增用户界面

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第七章 源码获取：

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