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醫(yī)療呼叫系統(tǒng) 基于醫(yī)療知識圖譜的自動問答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

2023-10-18 11:41

【摘要】:云時(shí)代的到來極大地改變了人們的生活,隨著信息技術(shù)與人工智能的蓬勃發(fā)展,人們的醫(yī)療健康需求也在不斷提升。因此,如何構(gòu)建一個(gè)簡單實(shí)用且大眾化的疾病診療系統(tǒng)為百姓的醫(yī)療健康造福成為智慧醫(yī)療研究與應(yīng)用的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的醫(yī)療搜索引擎技術(shù)通過關(guān)鍵詞索引相關(guān)網(wǎng)頁,效率低下,需要人工智能來改變現(xiàn)狀。知識圖譜作為人工智能的分支,起步較晚,而問答系統(tǒng)作為知識圖譜的應(yīng)用方向,其發(fā)展尚不夠完善,因而使得智能化醫(yī)療研究工作復(fù)雜且難以開展。本文由此出發(fā),設(shè)想收集并整理大量醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù),構(gòu)建一個(gè)可維護(hù)的大規(guī)模醫(yī)療知識圖譜,同時(shí)研究總結(jié)知識圖譜和問答系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),將其整合優(yōu)化,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)輔助醫(yī)療產(chǎn)品,即基于醫(yī)療知識圖譜的自動問答系統(tǒng),并將其作為第一道防線來守護(hù)人們的健康生活。本文的研究工作主要包括:(1)針對復(fù)雜分散的醫(yī)療領(lǐng)域信息數(shù)據(jù),著重研究如何獲取、處理、融合、存儲多源數(shù)據(jù)集,將海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)集整合優(yōu)化,來構(gòu)建一個(gè)可靠的醫(yī)療知識圖譜為系統(tǒng)所用。設(shè)計(jì)了交替結(jié)合法來預(yù)先定義實(shí)體、關(guān)系及屬性,并將本體思想引入數(shù)據(jù)模式構(gòu)建,使得知識圖譜的構(gòu)建變得更為便捷。提出基于混合數(shù)據(jù)庫的存儲方案來提供知識圖譜的高效率存儲,描述知識圖譜的構(gòu)建全過程。(2)針對人們復(fù)雜多樣的醫(yī)療問題,提出適用于醫(yī)療服務(wù)的問答系統(tǒng)解決方案,首先設(shè)計(jì)系統(tǒng)工作流程,主要包括問題解析和答案查詢構(gòu)造方案。接著設(shè)計(jì)了基于模板匹配的問題模型與解析方法,并提出由編輯距離、字符重疊系數(shù)和詞向量構(gòu)成的語義相似度計(jì)算方法,設(shè)計(jì)改進(jìn)方案醫(yī)療智能問答系統(tǒng),該方法經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證實(shí)可有效抽取詞典外語義近似的疾病與癥狀實(shí)體??紤]到數(shù)據(jù)庫查詢目標(biāo)問題,設(shè)計(jì)了意圖識別的多分類模型方法醫(yī)療智能問答系統(tǒng),在測試實(shí)驗(yàn)中,該多分類模型的最佳F1值達(dá)到了0.95,說明該多分類器對于解決用戶輸入信息的查詢意圖具有很好的效果。(3)針對當(dāng)前服務(wù)于醫(yī)療問答的搜索引擎技術(shù)落后的問題,將醫(yī)療知識圖譜與問答技術(shù)整合優(yōu)化,進(jìn)行智能醫(yī)療問答系統(tǒng)的搭建與實(shí)現(xiàn),最后進(jìn)行系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和性能測試與分析,證明本文研究并實(shí)現(xiàn)的自動問答系統(tǒng)適用可行,且具有一定應(yīng)用價(jià)值。

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