5个研究背景和意义示例,教你写计算机智能导诊论文

今天分享的是关于智能导诊的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能导诊等主题,本文能够帮助到你

基于知识图谱的中医智能导诊系统

这是一篇关于命名实体识别,智能导诊,关系提取,知识图谱构建的论文, 主要内容为专业知识的总结提取是现代信息时代的研究热点,在医疗领域中就诊医生的选择一直是导医系统中的一个典型问题,时常会出现患者在挂号时,无法从系统中上百个医治领域相似的医生信息中,准确地选择到与自己症状与疾病最匹配的医生的情况,挂错号、挂号困难的问题时有发生。针对这样的问题,本文根据一家具体的市级医院的需求为背景进行分析,从实际出发,结合手中的门诊病历数据以及互联网权威网站爬取的数据研究并开发出一套基于知识图谱的中医智能导诊系统。由于在实际的医患问答场景中,患者的症状描述中可以用作分析的症状实体文本通常是包含在大量无意义的自然语言之中的。其描述大都具有内容形式较为随意、口语化词汇比较多的问题,这就给智能导诊的诊断这一过程创造了难度。本文将从如何在患者的自然语言描述的文本中获取症状这一实体信息的角度入手,提出一种能使用户与系统具有更少的交互轮数的智能导诊系统解决方案。同时,在实际的患者就诊的场景中,还存在一种问题:医生对患者的诊断结果通常不唯一,患者临床症状通常也不唯一。这个问题的表现以及难点主要反映在本文所获取的真实中医门诊病历数据上。该数据主要记录的是疾病实体与症状实体的多对多的关系。除此之外,还有数据量大、数据形式不统一、脏字符多等问题。为了有效地应用这一批珍贵的数据,本文首先对数据进行清洗和切分工作,接着提出一套面向此数据的从多对多关系中提取一对多关系的算法,找出了数据集涵盖的所有疾病的临床症状及体征这类知识,并建立知识图谱。本文所构建的智能导诊系统围绕其业务特征采用了命名实体识别技术,并结合知识图谱构建技术来完成整体业务逻辑。围绕这两项主要任务,本文介绍了相关的技术知识,并实验分析了将相关的技术应用在本场景下的可行性。在了解业务流程的主要难点后,本文提出一套完整的业务流程实现方案并实践完成。通过实验证明,本文提出的中医智能导诊系统能够很好的实现对于患者症状自述的诊断功能,并且将其导向相应的医生以及科室。

基于微信公众号的医疗服务系统的设计与实现

这是一篇关于微信公众号,医疗服务,预约挂号,智能导诊,Spring MVC的论文, 主要内容为闻康云医科技有限公司是一家以医疗软件为主要产品的互联网公司,该公司为用户开发了提供在线医疗服务的闻康云医医疗服务系统。本系统由后台管理系统和智能移动终端两部分组成：智能移动终端包括微信端,iOS端和安卓端。用户可以通过本系统进行在线预约挂号：使用智能导诊服务对自身病情进行诊断；查询就医路线；查询就诊信息；查询药单信息；查询停诊信息等。还可以通过微信公众号来咨询医院的客服人员以及不同科室的医生。本系统通过后台管理系统进行药单信息、报告单信息、用户信息的管理以及医院新闻动态,科室医生等信息的发布。本人在闻康云医科技有限公司实习期间,主要负责闻康云医微信端及其后端服务的设计、开发、测试、维护等工作。论文内容如下：(1)论文阐述了基于微信公众号医疗服务系统的使用的相关技术,对系统的开发环境,开发工具进行了介绍。(2)论文阐述了基于微信公众号医疗服务系统的需求分析。通过了解市场上现有的互联网医疗产品,以及对产品功能的深入分析,对该产品需求和功能提出了改进方案。(3)论文阐述了基于微信公众号的医疗服务系统的软件架构设计。分析了基于微信公众号的医疗服务系统的业务特点,详细介绍了微信公众号前端和后端几大功能模块的规划与设计。(4)论文详细阐述了基于微信公众号的医疗服务系统各个功能模块的实现。包括“院前”功能模块、“院中”功能模块、“互动”功能模块、后台管理系统模块等等。并对前端页面进行了优化,使页面在不同手机尺寸下均能正常显示。(5)论文指出了基于微信公众号的医疗服务系统的不足之处,并对该系统提出了改进方案。该系统上线后运行稳定。本系统软件架构设计合理,具有良好的可用性、伸缩性和扩展性,并且较好的实践了高内聚、低耦合的软件开发思想。

智能导诊问答系统的设计与实现

这是一篇关于智能导诊,知识问答,知识图谱,图数据库,语义分析的论文, 主要内容为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。