智能问答在医疗领域的运用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能技术的飞速发展，智能问答系统作为其重要应用之一，正逐渐渗透到各个领域，其中医疗领域尤为引人注目。

智能问答在医疗领域的运用，旨在利用自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，构建能够理解和回答医疗相关问题的智能系统，为医务工作者、患者以及普通大众提供高效、便捷、准确的医疗信息服务，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，智能问答技术在医疗领域的研究和应用都取得了显著进展，成为学术界和产业界共同关注的热点。

1. 国内研究现状

国内在医疗智能问答领域的研究起步稍晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对医疗智能问答的关键技术进行深入研究，并设计和实现一个原型系统，以验证所提方法的有效性。

1. 主要内容

1.医学知识图谱构建:研究面向特定疾病领域的医学知识图谱构建方法，包括实体识别、关系抽取、知识融合等关键技术，为智能问答提供结构化的知识库。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、系统设计、实验验证等方法，逐步推进研究工作：
1.文献研究阶段:收集和整理国内外关于智能问答、医学知识图谱、医疗文本信息抽取等方面的相关文献，分析研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计阶段:根据医疗智能问答系统的需求，设计系统的总体架构、功能模块、数据流程等，并确定关键技术路线和实现方案。

3.实验验证阶段:构建面向特定疾病领域的医学知识图谱，并开发相应的医疗智能问答系统原型。

5. 研究的创新点

1.构建面向特定疾病领域的精细化医学知识图谱:与现有通用性医学知识图谱相比，本研究将构建面向特定疾病领域的精细化医学知识图谱，涵盖该领域的核心概念、关系和规则，提高知识表示的准确性和推理能力。

2.融合多源医疗数据进行问答:结合医学知识图谱和医疗文本信息，提出一种多源数据融合的医疗智能问答方法，以提高答案的覆盖率和准确性。

3.探索基于深度学习的医疗问句理解和答案生成方法:将深度学习技术应用于医疗问句的语义理解和答案生成，以提升系统的智能化水平和用户体验。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈华钧,张智慧,王昊奋,等.知识图谱赋能医疗健康智能问答[j].智能科学与技术学报,2021,3(04):368-381.

2.王月.面向医疗领域的智能问答系统研究[d].北京:北京邮电大学,2020.

3.王浩,王晓龙,李艳翠,等.智能医疗问答系统研究综述[j].计算机科学,2020,47(12):10-18.