《基于人工智能的医疗导诊系统研究与实现》开题报告

《基于人工智能的医疗导诊系统研究与实现》开题报告

一、选题背景与意义

背景：传统医院导诊效率低、误诊率高，患者就医体验差；AI技术在自然语言处理（NLP）和知识图谱领域快速发展。

意义：技术价值：探索多模态数据（文本/语音）融合与医疗知识图谱构建；应用价值：提升医疗资源分配效率，缓解三甲医院就诊压力。

二、研究目标

1. 设计支持语音/文本输入的智能导诊交互系统；

2. 构建覆盖200+常见疾病的医疗知识图谱；

3. 实现症状→科室的精准推荐准确率≥85%。

三、研究内容

1. 知识图谱构建

   爬取权威医学网站数据；基于Neo4j构建疾病-症状-科室关联网络。

2. 智能交互模块

   集成BERT模型处理患者文本描述；调用ASR技术实现语音转译。

3. 推荐算法优化

   结合协同过滤与规则推理，动态生成导诊路径。

四、技术路线

数据采集--知识图谱构建--NLP语义理解--推荐算法训练--系统集成测试--性能优化部署

五、创新点

1. 多模态交互：支持语音/文本双通道输入；

2. 动态推理机制：融合规则引擎与深度学习，解决罕见病症的冷启动问题；

3. 轻量化设计：适配移动端APP，降低硬件依赖。

六、预期成果

可运行的Web/APP导诊系统原型；

核心算法代码开源；

发表1篇EI会议论文；

测试报告（准确率/响应时间指标）。

七、进度计划

1-2月：文献综述与技术选型

3-4月：知识图谱构建

5-6月：系统开发与测试

7月：论文撰写