智能导诊系统源码：基于海量医学知识库的“虚拟导诊员”
【摘要】 “智能导诊”是利用人工智能技术（AI）、自然语言处理（NLP）、医学知识图谱和大数据等技术，模拟医生问诊逻辑，帮助患者初步判断症状可能对应的疾病方向，并推荐合适的就诊科室或医生的一种智能化服务。简单来说，它就是一位24小时在线、基于海量医学知识库的“虚拟导诊员”。它的核心作用是帮助患者解决“我该挂哪个科？”这个最常见也最容易出错的问题。技术架构：springboot+...
“智能导诊”是利用人工智能技术（AI）、自然语言处理（NLP）、医学知识图谱和大数据等技术，模拟医生问诊逻辑，帮助患者初步判断症状可能对应的疾病方向，并推荐合适的就诊科室或医生的一种智能化服务。
简单来说，它就是一位24小时在线、基于海量医学知识库的“虚拟导诊员”。
它的核心作用是帮助患者解决“我该挂哪个科？”这个最常见也最容易出错的问题。
技术架构：springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ
智能导诊的常见形式
1、文本对话机器人： 用户在对话框里输入症状描述，系统通过文字问答进行交互和判断。
2、症状选择器： 用户通过勾选症状部位（如头部、胸部、腹部）、性质（如疼痛、发热、咳嗽）等结构化选项，系统根据组合进行推荐。
3、语音交互导诊： 用户可以直接说出症状，系统通过语音识别和理解进行交互（应用相对较少，受环境噪音和识别准确率影响）。
智慧导诊系统开发原理
导诊系统从原理上大致可分为基于规则模板和基于数据模型两类。
1、基于规则推理的方法
通过人工建立症状、疾病和科室之间的对应规则实现导诊功能。通过提供图形化的界面让用户输入年龄、性别等个人信息，选择患病部位及相关症状, 将相关症状作为特征推理匹配得到科室, 推荐给患者。
2、基于数据模型的方法
不需要人工建立规则, 将导诊看作科室分类问题, 从医疗问诊网站爬取大量的问诊数据, 抽取患者病情描述和科室数据, 使用传统机器学习方法或者深度神经网络分类模型作为导诊，将患者的年龄、性别特征和主诉信息融合后使用SVM预测科室。利用知识图谱问答的方式进行导诊, 通过识别患者问题中的疾病实体及其意图, 查询知识图谱对应科室进行导诊。 但无法解决问题中出现多个疾病实体时的情况。
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