【摘 要】
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随着社会的发展,人们的生活水平显著提高,对医疗健康越来越重视。同时,国家根据时代背景提出了智慧医疗政策。为了解决当今社会医疗资源分布不均,部分地区的人们就医困难等问题,本文以数据挖掘为基础,研究并实现了在线医疗分析平台,具备精简的前端用户交互界面。论文的主要工作包括:（1）构建一定规模的中文医学知识图谱。本文从开源知识图谱、在线医疗健康网站和少部分医学文献中提取疾病数据源,并对其进行融合得到最终的
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随着社会的发展,人们的生活水平显著提高,对医疗健康越来越重视。同时,国家根据时代背景提出了智慧医疗政策。为了解决当今社会医疗资源分布不均,部分地区的人们就医困难等问题,本文以数据挖掘为基础,研究并实现了在线医疗分析平台,具备精简的前端用户交互界面。论文的主要工作包括:（1）构建一定规模的中文医学知识图谱。本文从开源知识图谱、在线医疗健康网站和少部分医学文献中提取疾病数据源,并对其进行融合得到最终的数据源,存入图形数据库中。在系统运行中定时读取待更新的疾病数据文件,自动扩充知识图谱规模。（2）创建用于模型训练的中文医疗问句。本文以图谱实体为基础,套用自定义的模板和数据增强策略生成大量问句,并结合从在线医疗健康网站获得的问答对得到大量中文医疗问句。将医疗问句打上标签得到命名实体识别数据集和意图分类数据集。意图分类数据集在各类别下均匀分布。（3）设计医疗分析系统的后台数据分析算法。本文使用语句分析算法和疾病预测算法结合的后台数据分析架构。在语句分析中,BERT模型作为嵌入层,训练BERT-LSTM-CRF和BERT-CNN模型分别作为命名实体识别和意图分类模型。实验证明在自建的数据集和公开数据集上,使用BERT为嵌入层的方式与其他主流模型对比,准确率最高。在疾病预测中,用融合模型来分析疾病特征,与其他模型对比准确率最高。（4）本文搭建了一套基于数据挖掘的在线医疗分析平台,数据库中有12337条疾病信息,包含常见的疾病。在实际场景下进行测试,本系统的召回率和准确率分别达到94.1%和75.3%,查询的响应时间均低于1s,基本满足用户获取医疗信息的需求。
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