基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统设计

摘要：

目的 构建神经外科疾病智慧分诊系统,提高医院分诊水平,减少患者挂错科室的情况.方法 设计一套亚专科智慧分诊系统,包含知识图谱和诊断预测两个模块.知识图谱建立的过程中,利用中文医学知识图谱进行命名实体识别,将从医院病历中提取的知识以三元组形式存储在Neo4j数据库中,以图形的形式可视化,并且在三元组中添加属性元,将三元组升级为四元组,从而提高知识图谱的表达能力;诊断预测模块使用BERT进行文本分类.结果 构建的知识图谱可用来查询关联症状及诊断,为患者提供了一种简单的方式,使其能够更准确地描述症状.结论 智慧分诊系统为患者准确挂号提供了解决方案,可缓解分诊与挂号压力.此系统的开发流程可推广到其他亚专科的分诊研究中,以优化患者的就诊流程,提高分诊效率.

关键词：智慧分诊、知识图谱、Neo4j、命名实体识别

所属期刊栏目：20

分类号：R-39;R197.3(医学研究方法)

资助基金：国家自然科学基金;首都医科大学校培育基金《基于人工神经网络BERT模型及贝叶斯决策理论的智慧分诊管理模型研究》项目;北京市属医院科研培育计划《基于人工智能的医技辅助检查智能导医应用服务研究》项目

在线出版日期：2023-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：640-645