【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,知识图谱、分类、聚类等方法已经成为了人工智能应用的基础技术。同时,智慧医疗作为人工智能应用的主要组成部分,得到了越来越多的关注。由于人们更
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随着人工智能技术的发展,知识图谱、分类、聚类等方法已经成为了人工智能应用的基础技术。同时,智慧医疗作为人工智能应用的主要组成部分,得到了越来越多的关注。由于人们更加注重自身健康管理,互联网中医学相关服务和网站也随之增多,海量的医学数据不断产生。如何整合互联网中专业医学知识形成医学知识图谱,并基于知识图谱提供疾病诊断服务成为了关键问题。本文针对常见疾病的智能诊断,提出了基于知识图谱的疾病诊断方法。主要研究了医学领域的知识图谱构建方法,和基于知识图谱的疾病智能诊断模型。本文的工作包括两部分,一是医学知识图谱构建。医学知识图谱的构建首先从互联网专业医学网站爬取医学数据,采用基于词典和规则的方法实现知识的提取,并采用属性图的表示方法将医学知识图谱存储于Neo4J图数据库中,最后基于知识图谱的集成实体对齐方法实现知识融合,形成完整的医学知识图谱;二是疾病智能诊断模型设计。本文根据医学知识图谱,提出了疾病症状关系量化方法,并将其应用在疾病智能诊断模型中。本文设计的疾病智能诊断模型的工作流程为:通过查询用户选择的特征信息与医学知识图谱间的匹配关系,并结合基于知识图谱和疾病-症状关系量化结果,推理用户可能的疾病。本文由专业医师结合经验知识和临床数据设置实验测试集。经理论分析和实验结果表明,在无体检指标情况下,对常见疾病的准确率达到91%,诊断时间小于0.2s。本方法具有广泛的推广价值和应用前景,并已经在实际系统中推广应用。
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