الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

medical_knowledge_graph_app

وصف المشروع

  • 1. بناء رسم بياني للمعرفة الطبية
  • 2. بناء خلفية أسئلة وأجوبة أوتوماتيكية
  • 3. زيادة التفاعل في الواجهة الأمامية

عند بناء رسم بياني للمعرفة الطبية وسؤال وجواب تلقائي ، راجع البند 1 . تم إجراء التحسينات التالية في بناء رسم بياني للمعرفة الطبية ونظام أسئلة وأجوبة:

  1. المشروع الأصلي لديه مشكلة عدم القدرة على الاستجابة للأعراض والمرض. لذلك ، زحف الزاحف مباشرة أعراض كل مرض ووصف النص. في الوقت نفسه ، يتم زحف جميع الأعراض في قاعدة بيانات أعراض الموقع الأصلي إلى قاموس اسم الأعراض.
  2. تم استخدام خوارزمية التيار المتردد لاسترداد جميع الأعراض البالغ عددها 4377 (أعراض. ​​txt) في نص وصف الأعراض الذي تم محاذاة مع اسم مكتبة الأعراض. أعيد بناؤه اسم المرض-أعراض أعراض الأسماء الثلاثي 99،492.
  3. فيما يتعلق بالمسألة المتعلقة بمرض التفكير في Symtom ، تم تغيير نتيجة التوليف الأصلي من العثور على كل أعراض وحدها ثم دمجها في تقاطع المرض الذي يدعم أعراض متعددة.
  4. عندما تكون الأعراض الموصوفة العامية ولا يمكن أن تتطابق بدقة مع اسم مكتبة الأعراض ، استخدم أولاً Bert+CRF Model 2 للتعرف على الكيان. تستخدم طريقة التعليق الحيوي+C (C يمثل نوع الكيان ، المخدرات/الأعراض/المرض ، وما إلى ذلك). يتم إنشاء مجموعة البيانات بناءً على قالب المشكلة لاستخراج فتحات الكلمات المذكورة بشكل عشوائي في سؤال استبدال كلمة المجال من قاموس المجال ، وتظهر كل كلمة مرة واحدة فقط. معلمات نموذج التدريب عنوان تنزيل (الرابط: https://pan.baidu.com/s/1zgczyis-vo1bsl40xrptfw كلمة المرور: 96ln) ، فك ضغطه ووضعه في الدليل med_kg/ner_model/مخرجات.
  5. استخدم نموذج SBERT 3 لحساب تشابه الكلمات المحددة والقاموس المقابل (التضمين المحفوظ) والحصول على أعلى 20 ، وجمع طول الكلمات المتداخلة لاستخدام أطول الكلمات المتداخلة كنتيجة لرابط الكيان.
  6. لا يزال يتم تنفيذ تحديد النية لهذا المشروع باستخدام طريقة السؤال القائم على قواعد المشروع الأصلي + طريقة ذكر قالب نوع كلمة.
  7. TODO: إعادة بناء سمة الانتشار للمرض ، ولكن لم يتم بناؤها حاليًا. ثم ، عندما يتم الحصول على أمراض مرشح متعددة عن طريق وصف الأعراض ، يتم توضيح احتمال المرض من ارتفاع إلى منخفض.
  8. TODO: لا يوجد حاليًا نموذج التعرف على نية التعلم العميق. تم تصميمه عن طريق بناء مجموعة كلمة أسئلة وقواعد لمطابقة نية السؤال. يمكنك التفكير في استخدام بعض مجموعات البيانات من التشابه في سرد ​​تشابه المشكلات في المجال الطبي لتحقيق وحدة التعرف على النية مع قدرة تعميم قوية.

بعد بناء الرسم البياني المعرفة ونظام الأسئلة والأجوبة ، تتم إضافة التفاعل الأمامي وشاشة KG ، باستخدام الخريطة الموجهة للقوة من ECHARTS. مشروع مرجع التنفيذ 4 .

ابدأ المشروع

  • بدء قاعدة بيانات NEO4J 
 neo4j-community-4.1.4 % bin/neo4j start
  • تنفيذ البرنامج الرئيسي 
 medical_knowledge_graph_app-master % python med_kg/manage.py runserver

كتالوج المشروع

  • مخطط واجهة وظيفة IMG

  • ملف الزاحف kg/prepars_data

  • كجم/بيانات/medical_rebuild.json البيانات المعالجة النهائية

  • kg/build_medicalgraph.py ينشئ قاعدة بيانات رسم بياني neo4j

  • نموذج رابط كيان Med_kg/el_model

    • med_kg/el_model/تضمين كلمة تضمين تمثيل المرض/المخدرات/الأعراض

    • med_kg/el_model/entity_linking.py script

  • مشاهدات إطار عمل Med_kg/med_kg

  • med_kg/templates templates of django framework

  • med_kg/ملف التمهيد الأمامي الثابت

  • med_kg/ner_model نموذج التعرف على الكيان

    • med_kg/ner_model/نماذج مسماة رمز نموذج التعرف على الكيان

    • med_kg/ner_model/بيانات البيانات لنموذج التدريب

    • med_kg/ner_model/خسارة وظيفة الخسارة لنموذج التدريب

    • med_kg/ner_model/outpus/1101Medselfern-Finetune Model

    • med_kg/ner_model/prev_trained_model نموذج pretRained لـ pytorch

  • أداة med_kg/util ، بداية باردة

  • Med_kg/نموذج البرنامج النصي للتفاعل مع قاعدة بيانات الرسم البياني Neo4J

  • med_kg/medmodel سؤال وإجابة

    • med_kg/medmodel/question_classifier.py نص التعرف على النية

    • MED_KG/MEDMODEL/QUESTING_PARSER.PY الذي يحول الكلمات المحددة والكلمات إلى بيانات الاستعلام

    • med_kg/medmodel/apser_search.py ​​قاعدة بيانات الرسم البياني لإرجاع الإجابة

    • MED_KG/MEDMODEL/DICT DICTIONARY

1. بناء المعرفة وخريطة الطب

1. نوع كيان الرسم البياني المعرفة

يشير رقم "*" إلى العنصر الذي يتغير بناءً على المشروع الأصلي

نوع الكيان المعنى الصيني عدد الكيانات إعطاء مثال
يفحص عناصر الفحص التشخيصية 3،353 تخطيط القصبات الهوائية تنظير المفاصل
قسم الموضوعات الطبية 54 قسم الجراحة التجميلية ؛ قسم الحرق
مرض مرض 8،807 التهاب الأوعية الدموية الخثارة. تمدد الأوعية الدموية الأبهري الصدر
دواء دواء 3،828 Jingwanhong الكريمة البواسير. قطرات العين برينتزوامين
طعام طعام 4،870 طماطم والخضروات حساء كرة اللحم البقري. براعم الخيزران مطهو بحمل
منتج فئات رئيسية من الأدوية 17،201 Tongaao Pharmaceutical Penicillin v أقراص البوتاسيوم ؛ أقراص أسيتات Qingyang Dexamethasone
أعراض* أعراض المرض 4،377 تضخم أنسجة الثدي. نزيف عميق في حمة الدماغ
المجموع المجموع 44،111 حوالي 44000 كيان

2. نوع علاقة كيان الرسم البياني المعرفة

يشير رقم "*" إلى العنصر الذي يتغير بناءً على المشروع الأصلي

نوع العلاقة بين الكيان المعنى الصيني عدد العلاقات إعطاء مثال
ينتمي ينتمي ل 8،844 <أمراض النساء ، الانتماء ، التوليد وأمراض النساء>
common_drug الأدوية المشتركة للأمراض 14،649 <yangqiang ، شائع الاستخدام ، الفنتولامين الميثانيسولفونات الأقراص المشتتة>
do_eat تناول الطعام عندما تكون مريضًا 22238 <كسر كسر ، مناسب للأكل ، السمك الأسود>
المخدرات المخدرات المعروضة للبيع 17،315 <penicillin v potassium أقراص ، معروضة للبيع ، Tongyao Pharmaceutical Penicillin v potassium tablets>
Need_check اختبارات المرض 39،422 <انتفاخ الرئة من جانب واحد ، الفحص المطلوب ، التصوير الشعبي>
no_eat تجنب تناول الطعام في الأمراض 22،247 <مرض الشفاه ، تجنب الأكل ، اللوز>
الموصى به الأدوية الموصى بها للأمراض 59،467 <البواسير المختلطة ، الأدوية الموصى بها ، كريم البواسير النزيف Jingwanhong>
الموصى بها وصفات موصى بها للأمراض 40221 <halvesting ، وصفة موصى بها ، حساء كرة الطماطم واللحم البقر>
HAS_SPENTOM* أعراض المرض 99،492 <سرطان الثدي المبكر ، أعراض المرض ، تضخم أنسجة الثدي>
acompany_with الأمراض والأمراض 12،029 <قصور إغلاق صمام الأطراف السفلية لريد حركة المرور ، ومضاعفات الأمراض ، والتهاب الأوعية الدموية الخثارة>
المجموع المجموع 294،149 حوالي 300000 حجم العلاقة

3. أنواع سمات الرسم البياني المعرفة

نوع السمة المعنى الصيني إعطاء مثال
اسم اسم المرض التهاب الشعب الهوائية الصفير
DESC مقدمة المرض المعروف أيضًا باسم التهاب الشعب الهوائية الربو ...
سبب أسباب المرض وتشمل تلك الشائعة الفيروسات المخلوية ...
يمنع التدابير الوقائية انتبه إلى تاريخ الحساسية العائلية والأطفال ...
cure_lasttime دورة العلاج 6-12 أشهر
cure_way طريقة العلاج "علاج الطب" ، "العلاج الداعم"
cured_prob احتمال العلاج 95 ٪
easy_get الأشخاص الذين يعانون من التعرض للأمراض لا حشد محدد

2. قم بإنشاء نظام أسئلة وأجوبة تلقائية

1. دعم أنواع الأسئلة والأجوبة

نوع السؤال المعنى الصيني اسأل مثال يوضح
المرض أعراض المرض ما هي أعراض سرطان الثدي؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
أعراض ابحث عن الأمراض المحتملة بأعراض معروفة ما هي مشكلة سيلان الأنف؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
مرض أسباب المرض لماذا يعاني بعض الناس من الأرق؟ خصائص الكيان
المرض مضاعفات المرض ما هي مضاعفات الأرق؟ العلاقات بين الكيانات المماثلة
مرض_not_food الأطعمة التي تتطلب الطعام لتجنب الطعام ما الذي يجب أن يأكله الأشخاص المصابون بالأرق؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
مرض_do_food ما هي الأطعمة الموصى بها للمرض ماذا يجب أن آكل إذا كان لدي طنين؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
food_not_disease ما هو الأفضل لعدم تناول شيء ما من هو أفضل شخص يأكل العسل؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
food_do_disease ما هو المرض جيد للطعام ما هي فوائد لحم أوزة؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
المرض ما الدواء الذي يجب أن أتناوله لأي مرض ما الدواء الذي يجب أن أتناوله لمرض الكبد؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
Drug_disease ما هي الأمراض التي يمكن للأدوية علاجها ما هي الأمراض التي يمكن أن تعالجها حبيبات الجذر؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
مرض ما هي الاختبارات اللازمة للمرض كيف يمكن اكتشاف التهاب السحايا؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
check_disease ما هو المرض الذي يمكن اكتشافه في الفحص ما الذي يمكن اكتشافه من خلال عدد خلايا الدم الكاملة؟ العلاقات بين الكيانات المختلفة
المرض التدابير الوقائية كيف تمنع نقص الكلى؟ خصائص الكيان
مرض _lasttime دورة العلاج كم من الوقت يستغرق الحصول على برد؟ خصائص الكيان
مرض طريقة العلاج كيف تعالج ارتفاع ضغط الدم؟ خصائص الكيان
مرض _cureprob احتمال العلاج هل يمكن علاج سرطان الدم؟ خصائص الكيان
المرض الأشخاص الذين يعانون من التعرض للأمراض من هو عرضة لارتفاع ضغط الدم؟ خصائص الكيان
مرض وصف المرض ما هو مرض السكري؟ خصائص الكيان
مرض _getprob (تودو) احتمال المرض ما مدى ارتفاع معدل انتشار مرض السكري؟ خصائص الكيان

2.KBQA من خط الأنابيب

(1) الاعتراف المرجعي: مطابقة القاموس المستندة إلى القاموس + ner استنادًا إلى Bert_CRF ، خذ أطول ككلمات ذكر.

(2) رابط الكيان: استنادًا إلى المطابقة الدلالية لـ Sbert ، يتم تخزين تضمين القاموس ، وتطابق القاموس بين الكلمات المذكر وقاموس المجال. يجمع الكيان المرشح مع التشابه TOP20 بين الكلمات المتداخلة ، والكيان المرشح مع التشابه TOP20 والكلمات المتداخلة مع أوقات الإشارة أكبر من أو تساوي نصف طول الكلمة ذكر ، والتي تعتبر الكيان المستهدف.

  • EG1: أذكر كلمة "Sneeze" ، الكيان الهدف "العطس" ، الكلمات المتداخلة: 2> = نصف طول الكلمة: 1
  • EG2: أذكر كلمة "عيون جافة" ، الكيان المستهدف "العيون الجافة" ، الكلمات المتداخلة: 2> = نصف طول الكلمة: 2

(3) التعرف على النية: بناءً على كلمات الأسئلة + قاموس المجال. على سبيل المثال ، في السؤال "ما هي العيون الجافة؟" ، كلمة "أعراض: العيون الجافة" وسؤال المرض "المرض". من المعتقد أن نية طرح السؤال هي SESSOM_DISEASE: العثور على الأمراض المحتملة مع الأعراض المعروفة.

3. واجهة الواجهة الأمامية

1. كجم

ذكر

1. أذكر تحديد الهوية

الجمع بين طرق مطابقة قاموس BERT و DOMAIN للحصول على الأعراض في الاستعلام أذكر "تورم الغشاء المخاطي للأنف".

ذكر

2. رابط الكيان

يتم استخدام مطابقة الكيان المستهدف "تورم الغشاء المخاطي للأنف" مع جملة Sbert لمطابقة الكيان المستهدف "تورم الغشاء المخاطي للأنف".

الربط الكيان

3. استعن عقدة الكيان

Search_ner

4. الاستعلام عن العلاقة بين الكيانات

Search_relation

Search_Releation_2

5. سؤال وجواب (يدعم الأسئلة والأجوبة التي تتعرف على كيانات متعددة وروابط الكيانات)

حدد كلمة مرجعية واحدة أو أكثر في السؤال ، وربط بكيانات كيلوغرام المقابلة أو أكثر ، وإرجاع إجابة الاستعلام مع نتائج التعرف على النية.

QA

4. آخرون

يحدث هذا الخطأ: 

 RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

ارجع إلى 5 ، استخدم وظيفة تحميل def من ./site-package/torch/serialization.py لاستخدام def load(f, map_location='cpu', pickle_module=pickle, **pickle_load_args): بدلاً من def load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args):

الحواشي

  1. https://github.com/liuhuanyong/qasystemonmedicalkg ↩

  2. https://github.com/lonepatient/bert-ner-pytorch ↩

  3. https://github.com/ukplab/sentence-transformers ↩

  4. https://github.com/jiangnananboy/movie_knowledge_graph_app ↩

  5. https://stackoverflow.com/questions/56369030/runtimeerror-attempting-to-deserialize-object-on-a-cuda-device ↩

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل