【Python项目】基于Python的医疗问句实体识别系统

【Python项目】基于Python的医疗问句实体识别系统
技术简介：采用Python技术、MySQL数据库、B/S架构、知识图谱等技术实现。
系统简介：医疗问句实体识别系统是一个基于B/S架构的医疗问答平台，旨在通过自然语言处理和知识图谱技术，识别医疗问句中的实体信息。系统功能模块包括登录、问句识别、问句管理、个人信息管理等。用户可以通过系统输入医疗问句，系统自动识别问句中的疾病名称、身体部位、药品信息等实体，并提供相应的解释和建议。该系统操作简单，界面友好，适用于医疗领域的智能化问答需求。

背景：

随着医疗信息化的发展，医疗数据的规模和复杂性不断增加。传统的医疗知识结构化数据难以有效保存和获取，导致医疗信息的利用率较低。为了提高医疗数据的利用效率，医疗问句实体识别系统应运而生。该系统通过自然语言处理技术，从医疗文本中识别出疾病名称、身体部位、药品信息等实体，帮助医生和患者快速获取准确的医疗信息。

医疗数据的有效利用对医学研究、医疗诊断和公共防疫等方面起着至关重要的作用, 比如, 统计研究医学临床数据可为医务人员诊疗决策提供信息支撑; 又比如, 精准医疗通过对患者的基因大数据进行挖掘与分析, 可为其提供有针对性的诊疗方案; 还有, 对于疫情防控, 跨省市的医疗大数据的合理利用可协助专家及时、全面地提出防控建议, 实现对医疗资源的合理配置。

近年来，人工智能和大数据技术的快速发展为医疗信息化提供了新的解决方案。基于Python的医疗问句实体识别系统通过知识图谱技术，将医疗问句中的实体信息进行结构化处理，形成知识网络，帮助用户快速获取所需的医疗知识。该系统不仅提高了医疗信息的利用率，还为医生和患者提供了更加便捷的问答服务。

此外，随着医疗数据的隐私保护需求日益增加，系统通过知识图谱和自然语言处理技术，确保医疗信息的安全性和准确性。该系统不仅提升了医疗问答的效率，还为医疗信息化的发展提供了新的思路。

目  录

1 绪论 

1.1 研究背景和意义 

1.2 选题研究目标 

1.3 研究难点和解决办法 

1.4 章节概述 

2 相关技术介绍 

2.1 B/S架构说明 

2.2 Python语言 

2.3 MySQL数据库 

2.4 知识图谱 

3 系统需求分析 

3.1 可行性分析 

3.1.1 经济可行性 

3.1.2 运行可行性 

3.1.3 技术可行性 

3.2 性能需求分析 

3.3 非功能需求分析 

3.4 功能需求分析 

3.5 系统设计原则 

4 系统总体设计 

4.1 系统开发架构设计 

4.2 系统功能模块设计 

4.3 E-R图 

4.4 数据表设计 

5 系统实现 

5.1 登录页面 

5.2 后台页面 

5.3 问句识别管理页面 

5.4 问句识别查询页面 

6 结论与展望 

参考文献 

致  谢