项目核心：基于医疗领域知识图谱的问答系统，同时使用了chatGPT、chatGLM4等方式生成医学知识图谱。
其中整理好的文件转知识图谱相对通用，主要强化：利用chatGPT、chatGLM4等大语言模型，处理医疗公开资料、临床路径、卫健委诊疗指标规范要求等方面资料，生成医疗知识图谱。
核心需求在于，医院项目现场大部分情况下都是内网环境，无法直接使用chatGPT等模型，同时因为运算资源非常有限的情况下，无法直接部署llms大模型，需要使用 大模型生成的‘结论’；同时医学实际业务的使用，要求内容更加精准，不能出现AI的‘幻觉’（胡编乱造），所以需要固化成一个结论模型，进行人工复查后，再进行使用。
问答系统除了使用常规的知识图谱进行检索回答外，还可使用较小的llms模型进行问答（后续计划）。
以下两张图是系统实际运行效果：
运行环境：Python3 数据库：neo4j 预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
- 搭建知识图谱：
python build_grapy.py大概几个小时，耐心等待。 2. 启动问答测试：
python kbqa_test.py- 启动大模型生成：python
python chat_to_graph.py数据源：39健康网、国家卫健委、各省卫健委相关医学指标部分。包括15项信息，其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。
【后续推翻优化】本系统的知识图谱结构如下：
【后续推翻优化】1.1 知识图谱实体类型
| 实体类型 | 中文含义 | 实体数量 | 举例 |
|---|---|---|---|
| Disease | 疾病 | 14336 | 乙肝，癫痫 |
| Alias | 别名 | 8877 | 小儿褐黄病综合征，广疮 |
| Symptom | 症状 | 5622 | 手足烦热，四肢麻木 |
| Part | 发病部位 | 82 | 手部，上肢 |
| Department | 所属科室 | 82 | 感染科，外科 |
| Complication | 并发症 | 3201 | 落枕，流感 |
| Drug | 药品 | 4625 | 西黄胶囊，司帕沙星 |
| Total | 总计 | 36825 |
【后续推翻优化】1.2 知识图谱实体关系类型
| 实体关系类型 | 中文含义 | 关系数量 | 举例 |
|---|---|---|---|
| ALIAS_IS | 别名是 | 52578 | 癫痫 别名是 羊角风 |
| HAS_SYMPTOM | 症状有 | 62105 | 乙肝 症状有 肝功能异常 |
| PART_IS | 发病部位是 | 26660 | 乙肝 发病部位是 肝 |
| DEPARTMENT_IS | 所属科室是 | 33867 | 乙肝 所属科室是 传染科 |
| HAS_COMPLICATION | 并发症有 | 25183 | 乙肝 并发症有 肝硬化 |
| HAS_DRUG | 可用药品 | 35914 | 乙肝 可用药品 恩替卡韦分散片 |
| TOTAL | 总计 | 210018 | 约210018对关系 |
【后续推翻优化】1.3 知识图谱疾病属性
| 疾病属性 | 中文含义 | 举例 |
|---|---|---|
| age | 发病人群 | 老人，小孩 |
| insurance | 是否医保 | 医保 |
| infection | 是否传染 | 有传染性 |
| checklist | 检查项目 | 肝功能检查 |
| treatment | 治疗方法 | 药物治疗、心理治疗 |
| period | 治愈周期 | 一周 |
| rate | 治愈率 | 0.1% |
| money | 费用 | 1000-2000元 |
基于特征词分类的方法来识别用户查询意图
| 意图类型 | 中文含义 | 举例 |
|---|---|---|
| query_disease | 查询疾病 | 肝肿大是什么病 |
| query_symptom | 查询症状 | 慢性乙肝有什么表现 |
| query_cureway | 查询治疗方案 | 肚子一直痛怎么办 |
| query_checklist | 查询检查项目 | 乙肝需要做哪些检查 |
| query_department | 查询所属科室 | 乙肝去哪个科 |
| query_rate | 查询治愈率 | 乙肝能治好吗 |
| query_period | 查询治愈周期 | 乙肝多久能治好 |
| disease_describe | 查询疾病所以属性 | 慢性咽炎 |
本文知识图谱构建部分参考：QASystemOnMedicalKG