Question Answering System Based on Knowledge Graph in Traditional Chinese Medicine Diagnosis and Treatment of Viral Hepatitis B

病毒学 医学 图形 病毒性肝炎 乙型肝炎 知识图 计算机科学 传统医学 情报检索 理论计算机科学
作者
Yating Yin,Lei Zhang,Yiguo Wang,Mingqiang Wang,Qiming Zhang,Guozheng Li
出处
期刊:BioMed Research International [Hindawi Limited]
卷期号:2022: 1-8 被引量:20
标识
DOI:10.1155/2022/7139904
摘要

This article uses the real medical records and web pages of Chinese medicine diagnosis and treatment of hepatitis B to extract structured medical knowledge, and obtains a total of 8,563 entities, 96,896 relationships, 32 entity types, and 40 relationship types. The structured data was stored in the Neo4j graph structure database, and a knowledge graph of Chinese medical diagnosis and treatment of hepatitis B was constructed. The knowledge map is used as a structured data source to provide high-quality knowledge information for the medical question and answer system based on hepatitis B disease. Applying the deep learning method to the question identification and knowledge response of the question answering system makes the hepatitis B medical intelligent question answering system has important research and application significance. The question-and-answer system takes aim at hepatitis B, a public health problem in the world and leverages the advantages of traditional Chinese medicine for diagnosis and treatment. It provides a reference for doctors' disease diagnosis, treatment, and patient self-care. Its value is important for the treatment of hepatitis B disease.

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