计算机毕业设计Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

开题报告

题目：Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统

学生姓名：[你的姓名]

学号：[你的学号]

专业：[你的专业]

指导教师：[教师姓名]

日期：[具体日期]

一、选题背景与意义

（一）选题背景

随着信息技术的快速发展和全球医疗需求的不断增长，传统医疗模式面临着医疗资源分布不均、医生工作负担沉重、患者就医体验不佳等诸多挑战。中医作为中国传统医学的重要组成部分，在疾病预防、诊断和治疗方面有着独特的优势，然而中医知识的复杂性和碎片化限制了其在现代医疗体系中的广泛应用。中医古籍中的记载繁多且可能存在不同解读，同时中医诊疗强调因人而异、辨证论治，对医生的经验要求较高。

近年来，人工智能技术取得了显著进展，为中医的现代化发展提供了新的契机。DeepSeek-R1大模型是一款具有卓越性能的AI大模型，其强大的语义理解与推理能力为构建智能中医问诊系统提供了有力支持。Spark作为大数据处理框架，能够高效处理和分析海量的中医数据。因此，将Python、Spark、DeepSeek-R1大模型与知识图谱技术相结合，开发中医问诊系统和中药推荐系统具有重要的现实意义。

（二）选题意义

提高医疗服务效率：通过智能化的中医问诊系统，可以快速为患者提供初步的诊断建议，减轻医生的工作负担，提高医疗服务的效率。患者无需长时间等待医生诊断，能够及时了解自己的病情。
促进中医知识传播：利用知识图谱技术，将中医知识进行结构化存储和可视化展示，有助于揭示中医的复杂机制，促进中医知识的传播和普及。让更多人了解中医的理论和治疗方法，提高中医的社会认可度。
优化中药使用：通过中药推荐系统，可以根据患者的体质和病情，为其提供个性化的中药使用建议，优化中药的使用效果。避免患者盲目用药，提高治疗效果，减少不良反应的发生。
推动中医现代化发展：本课题的研究将人工智能技术与中医相结合，为中医的现代化发展提供了新的思路和方法，有助于中医在全球范围内的推广和应用。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在医疗智能化领域，国外已经开展了一些相关研究。部分研究利用自然语言处理技术和机器学习算法，构建了智能医疗问答系统，为患者提供医疗信息与建议。然而，针对中医的智能化研究相对较少，主要是由于中医理论的独特性和复杂性，以及缺乏大量标注好的中医数据。

（二）国内研究现状

国内在中医智能化方面取得了一定的进展。许多研究利用自然语言处理技术和规则推理方法，开发了中医问诊系统，但这些系统在准确性和智能化水平方面仍有待提高。同时，知识图谱技术在中医领域的应用还处于探索阶段，将知识图谱技术与中医问诊和中药推荐系统相结合的研究相对较少。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

本课题旨在构建一个基于Python、Spark、DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统和知识图谱中药推荐系统。实现中医问诊系统的智能化，提高问诊的准确性和效率。构建包含丰富中医知识的知识图谱，实现中药推荐功能。实现中医问诊系统与中药推荐系统的集成与协同工作，为用户提供全方位的中医服务。

（二）研究内容

数据采集与预处理
从多个数据源收集中医相关的数据，包括中医古籍、现代文献、临床案例、药典数据等。利用Pandas、NumPy等库对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、无效数据和异常值，将数据转换为适合后续分析的格式。
知识图谱构建
采用Neo4j等图数据库技术，构建包含中药信息、中医理论、疾病诊断等多方面的中医知识图谱。将中医古籍中的知识进行梳理整合，把各种病症的症状表现、病因、常用治疗方剂和中药都关联起来。例如，将“人参”与“气虚症”通过“治疗”关系连接起来，形成一个巨大的知识网络。
DeepSeek-R1大模型应用
引入DeepSeek-R1大模型技术，用于提升中医问诊系统的准确性与智能化水平。对DeepSeek-R1大模型进行微调，使其适应中医领域的专业术语和诊断逻辑。通过输入患者的基本信息（如姓名、年龄、主要症状、脉象、舌象等）四诊信息，让模型自动分析症状并给出中医六经和脏腑的辩证结果，以及推荐个性化的辅助治疗方案。
中医问诊系统开发
利用Python编程语言，结合Spark框架进行大数据处理和分析。采用Django或Flask等Web框架开发后端服务，使用Vue.js等前端技术构建用户友好的界面。实现用户注册登录、信息浏览、中医问诊等核心功能。用户可以通过界面输入自己的症状信息，系统利用DeepSeek-R1大模型和知识图谱进行诊断和分析，给出诊断结果和治疗建议。
中药推荐系统开发
基于知识图谱中的中药 - 病症关系，结合患者的病症信息、身体状况数据等，为用户推荐合适的中药方剂和治疗方案。实现个性化建议功能，根据患者的特殊情况（如过敏史、家族病史等）优化推荐结果。例如，对于有过敏史的患者，在推荐中药时会排除可能引起过敏的药物。
系统测试与优化
进行系统测试，确保系统的稳定性、安全性与用户体验满足设计要求。设计实验和评估方案，对系统进行测试和评估，分析实验结果，并根据用户反馈进行系统优化。例如，通过收集医生的实际使用反馈，对问诊系统的诊断准确性和推荐系统的合理性进行改进。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献研究法：查阅国内外关于中医智能化、知识图谱技术、DeepSeek-R1大模型等方面的相关文献，了解该领域的研究现状和发展趋势，为本文的研究提供理论支持。
实验研究法：通过实验对比不同的算法和模型在中医问诊和中药推荐中的性能，分析算法的优缺点，选择最优的算法或算法组合。同时，对系统进行实际运行测试，收集数据并分析系统的效果。
用户调研法：通过问卷调查、访谈等方式收集用户（包括患者和医生）对中医问诊系统和中药推荐系统的需求与期望，为系统优化提供依据。

（二）技术路线

环境搭建
安装和配置Spark集群，确保分布式计算的正常运行。部署Neo4j图数据库，用于存储和管理中医知识图谱。配置Python开发环境，安装相关的库和框架，如Pandas、NumPy、Django、Flask、Vue.js等。
数据采集与处理
编写数据采集程序，从多个数据源收集中医相关的数据。利用Pandas、NumPy等库对数据进行清洗、去重、格式化等操作，将数据存储到合适的数据库中。
知识图谱构建
使用Python的networkx库或其他图数据库操作工具，将中医知识以节点和边的形式存储到Neo4j图数据库中，构建中医知识图谱。
DeepSeek-R1大模型微调与应用
对DeepSeek-R1大模型进行微调，使其适应中医领域的专业术语和诊断逻辑。利用Python调用DeepSeek-R1大模型的API，实现中医问诊功能。
系统开发与集成
采用面向对象的设计方法，进行系统架构设计与功能模块划分。开发中医问诊系统和中药推荐系统的各个功能模块，并进行集成测试。使用Django或Flask框架开发后端服务，使用Vue.js等前端技术构建用户界面。
系统测试与优化
对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，根据测试结果对系统进行优化和改进。例如，通过压力测试评估系统的并发处理能力，对系统进行性能优化；根据用户反馈对界面设计和算法逻辑进行调整。

五、预期成果

完成中医问诊系统和中药推荐系统的开发：构建一个基于Python、Spark、DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统和知识图谱中药推荐系统，实现对中医数据的处理和分析，为用户提供个性化的中医服务。
发表相关学术论文：撰写一篇高质量的学术论文，阐述中医问诊系统和中药推荐系统的设计思路、实现方法和实验结果，争取在国内核心期刊或国际会议上发表。
系统演示与报告：制作系统演示视频和项目报告，详细介绍系统的功能、架构、技术实现和性能评估等内容，为项目的验收和推广提供支持。

六、进度安排

第1 - 2周：查阅相关文献，了解中医智能化、知识图谱技术、DeepSeek-R1大模型等方面的现状和发展趋势，确定研究课题和技术路线。
第3 - 4周：完成开题报告的撰写，提交指导教师审核，根据审核意见进行修改完善。
第5 - 6周：搭建实验环境，包括Spark集群、Neo4j图数据库和Python开发环境的安装和配置。
第7 - 8周：进行数据采集与预处理，从多个数据源收集中医相关的数据，并进行清洗和预处理。
第9 - 10周：构建中医知识图谱，使用Python的networkx库或其他图数据库操作工具将中医知识存储到Neo4j图数据库中。
第11 - 12周：对DeepSeek-R1大模型进行微调，实现中医问诊功能。开发中医问诊系统的前端界面和后端服务。
第13 - 14周：开发中药推荐系统，基于知识图谱中的中药 - 病症关系为用户推荐合适的中药方剂和治疗方案。实现中医问诊系统与中药推荐系统的集成与协同工作。
第15 - 16周：对系统进行测试和评估，采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等评估指标对系统的性能进行评估，根据评估结果对系统进行优化和改进。
第17 - 18周：撰写项目报告和学术论文，制作系统演示视频，准备项目验收和答辩。