当今社会经济飞速发展,人们在生活水平稳步提升的同时,对健康问题越来越重视。特别是随着2020年全球新冠疫情的肆虐,人们对健康有了更深刻的认识,对保障健康的设施需求也越来越迫切。然而,由于大众对医学疾病知识缺乏,对医院各科室划分认识不足等原因,导致挂号错误而造成轻则浪费时间重则贻误病情的情况屡见不鲜。虽然部分医院设立有咨询导诊工作人员,但是人员数量有限经常导致问询患者的问题难以及时响应。不少患者入院前通过网络搜索引擎查询相关疾病、门诊信息,但引擎搜索难以理解患者的准确意图,返回冗长的文档信息,还需要患者进行二次筛选。随着互联网和人工智能技术的飞速发展,借助知识图谱、语义分析、机器学习等新技术,设计实现可供医院门诊大厅使用的智能导诊问答系统,能够有效解决以上问题,推动智慧医疗领域的发展。本课题主要从当前医疗服务现状出发,针对医学知识图谱构建存储、智能导诊问答语义分析等方面提出了一套智能导诊问答系统构建方案。本文的主要工作包括以下几个方面:1、通过对医院患者就诊的需求调研和系统可行性分析,明确智能导诊问答系统需要达到的目标。提出系统整体设计实现方案,并且合理规划各模块功能。2、构建小型医学知识图谱,利用网络爬虫在各大医疗网站上抽取所需数据,采用基于规则词典的方法进行医疗领域的知识抽取,通过规则语句写入Neo4j图数据库中构建医学知识图谱。3、设计实现基于医学知识图谱的智能导诊问答系统。对输入问题进行语义分析,提取关键词,问句分类,运用Cypher语言编写查询模板,检索生成问句答案。设计疾病预测推理模型,基于医学知识图谱和Neo4j图数据库,通过疾病预测算法统计疾病症状相似度,推荐出最佳答案。实现该系统的智能问答功能和智能导诊功能。4、使用Qt模型对整个系统进行包装,完成人机交互界面。用户通过自然语言的对话形式与系统实现人机交互,获取自己想要查询的信息。最终实现智能问答、疾病预测、科室导诊功能。经过功能和性能测试结果表明,系统达到预期指标,能够为患者提供良好的医学知识问答服务,有效替代人工提高效率,优化资源配置,为患者提供较好的导诊结果提高就医体验。且系统问答准确率高、性能良好、响应时间短,具有较高的应用价值和推广应用前景。