用NLP技术建造自己的医疗知识问答系统

后端

2024-02-05 07:57:49

打造医疗知识图谱，构建精准医疗问答系统

医疗领域浩瀚如海，包罗万象，从疾病、药物到治疗方法。为了让计算机理解和处理这些知识，构建一个医疗领域知识图谱势在必行。

什么是知识图谱？

知识图谱是一种以图的形式组织和存储知识的结构，能方便地进行检索和查询。它以节点（实体）和边（关系）的形式将知识组织起来，形成一个错综复杂的网络。

医疗知识图谱的搭建

构建医疗知识图谱需要收集医疗领域的各种数据，包括疾病、药物、治疗方法等方面的数据。这些数据可以从医疗数据库、医学文献和专业知识中获取。利用这些数据，我们可以建立一个以疾病、药物和治疗方法为节点，以病因、治疗方法和副作用为边的医疗知识图谱。

基于知识图谱的医疗问答系统

基于医疗知识图谱，我们可以构建一个医疗问答系统。当用户向系统提出问题时，系统将根据预定义的规则对问题进行分析，并从知识图谱中检索相关的信息。检索到的信息将以自然语言的形式返回给用户。

代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from neo4j import GraphDatabase

# 连接到知识图谱数据库
driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 从 CSV 文件中读取医疗数据
data = pd.read_csv("medical_data.csv")

# 将数据加载到知识图谱中
with driver.session() as session:
    for index, row in data.iterrows():
        session.run(
            "CREATE (d:Disease {name: $name})",
            {"name": row["disease_name"]},
        )
        session.run(
            "CREATE (m:Medication {name: $name})",
            {"name": row["medication_name"]},
        )
        session.run(
            "CREATE (t:Treatment {name: $name})",
            {"name": row["treatment_name"]},
        )
        session.run(
            "CREATE (d)-[r:CAUSES]->(m)",
            {"r": row["causes_medication"]},
        )
        session.run(
            "CREATE (d)-[r:TREATS]->(t)",
            {"r": row["treats_disease"]},
        )
        session.run(
            "CREATE (m)-[r:HAS_SIDE_EFFECT]->(se)",
            {"r": row["has_side_effect"]},
        )

# 用户输入问题
question = input("请输入您的医疗问题：")

# 根据规则分析问题
rules = [
    {"pattern": "什么原因导致了 (.*)？", "action": "find_cause"},
    {"pattern": "(.*) 可以治疗什么疾病？", "action": "find_treatment"},
    {"pattern": "(.*) 有什么副作用？", "action": "find_side_effect"},
]
for rule in rules:
    if rule["pattern"] in question:
        action = rule["action"]
        break

# 执行相应的动作
if action == "find_cause":
    disease_name = question.split("导致了")[1].strip()
    with driver.session() as session:
        result = session.run(
            "MATCH (d:Disease {name: $name})-[r:CAUSES]->(m:Medication) RETURN m.name",
            {"name": disease_name},
        )
        for record in result:
            print("原因：" + record["m.name"])
elif action == "find_treatment":
    medication_name = question.split("可以治疗")[1].strip()
    with driver.session() as session:
        result = session.run(
            "MATCH (m:Medication {name: $name})-[r:TREATS]->(d:Disease) RETURN d.name",
            {"name": medication_name},
        )
        for record in result:
            print("治疗的疾病：" + record["d.name"])
elif action == "find_side_effect":
    medication_name = question.split("有什么副作用")[1].strip()
    with driver.session() as session:
        result = session.run(
            "MATCH (m:Medication {name: $name})-[r:HAS_SIDE_EFFECT]->(se:SideEffect) RETURN se.name",
            {"name": medication_name},
        )
        for record in result:
            print("副作用：" + record["se.name"])