期刊专题

10.3969/j.issn.2095-2163.2020.12.045

基于带权知识图谱的智能预问诊系统的研究

引用
人们日益增长的就医需求和医疗资源的短缺不仅造成医生工作强度大,还极易引起医患沟通不充分,延误病情等问题.随着人工智能技术不断发展,知识图谱以三元组形式组织知识的结构化框架不断被认可,亦被应用到各个领域的知识库中.本文研究设计了基于带权知识图谱的智能预问诊系统,以期能提高医患沟通效率.首先,构建以疾病为中心的知识图谱模式层,来组织疾病与症状、检查和治疗多方面的知识;其次,从专业书籍中根据模式层提取知识,然后基于XGBoost训练分类器和概率统计获取各个关系之间ωds和ωsd权重,并将所有信息存储至neo4j图数据库;最后,根据ωds、ωsd和节点入度计算得到总权重W,设计问诊模型,完成预问诊系统.

知识图谱、XGBoost、neo4j、预问诊

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TP391.1(计算技术、计算机技术)

2021-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

204-208

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智能计算机与应用

2095-2163

23-1573/TN

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2020,10(12)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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