基于圖數據庫的藏醫智能問診系統的設計與實現

摘要：隨著人工智能技術的應用推廣，醫療信息化進入了新的階段。盡管智能問答系統在各咨詢領域已經實現了一定的推廣和落地，但其在藏醫領域的應用仍然處于空白。文章針對藏醫藥知識設計智能問診系統，并利用圖數據庫實現數據的存儲，將圖數據庫的內容以動態網頁的形式展示給用戶。希望本文的研究有利于藏醫文化的進一步推廣和傳播。

關鍵詞：藏醫；圖數據庫；智能問答系統；響應式系統

一、引言

藏醫是中國醫學寶庫中一顆璀璨的明珠。世世代代生活在雪域高原的藏族人民在與自然和各種疾病進行斗爭的過程中，積累了治療各種疾病的經驗，形成了獨具特色的藏醫藥學體系，將古中醫、古印度、古波斯、古希臘和古阿拉伯醫藥學學說融會貫通。

本文系統利用圖數據庫，構建藏醫知識圖譜，實現智能問診系統和對藏醫特色診療的展示與數據管理。具體而言，本文系統采用圖數據庫Neo4j來存儲三元組數據，實現知識圖譜的知識表示與存儲。目前，Neo4j依舊是同類型數據庫中數據支持最好、功能最完善，且面向工業的開源平臺。知識圖譜的建構包括知識建模與獲取、知識融合、知識表示與存儲，以及知識應用與賦能。本文系統使用基于深度學習的實體識別方法實現命名實體識別和關系抽取，與傳統的基于規則的方法相比，其具有健壯、靈活、客觀的特點，適于藏醫知識體系數據相對稀疏的特點。同時，使用實體鏈接的方法識別出文本中提及實體的詞或短語，并與知識庫中對應實體進行鏈接，能夠較好地處理醫藥學中一義多詞等概念問題，實現實體消歧。本文系統實現了基于知識圖譜的智能問答系統，有助于推動藏醫的診療與推廣。總的來說，本文系統立足民族特色，將人工智能技術與藏醫文化相結合，以藏醫經典為基礎建立數據庫，實現新時代的知識賦能與應用，促進創新與發展。

二、系統應用分析

（一）系統需求與場景問題分析

目前，智能問答系統在教育、咨詢、科普方面已有廣泛應用，醫學方面亦是如此。但藏醫領域卻仍是空白。藏醫本身具有深刻的文化底蘊與科學性。事實上，在青海省等藏文化地區，正規的藏醫院已經非常普遍，但對其他地區的民眾而言，藏醫依舊比較陌生。

本文通過調查問卷的方式，向廣東、江蘇、山東等全國25個省份共計104人，就對藏醫的了解程度進行調查。結果顯示，雖然很多受訪者對藏醫的科學性表示認可，但31.73%的受訪者表示“沒聽說過藏醫”，46.15%的受訪者表示“不了解藏醫”。這說明，目前，對于藏醫的宣傳與推廣依舊需要進一步的努力。

（二）主任務功能分析與設計

本文系統涵蓋藏醫特色診療展示、數據管理、智能問診三大部分，各功能模塊在呈現藏醫知識的同時，使用戶通過智能問答系統進行交互，通過數據管理模塊對數據庫的內容進行維護。

具體而言，展示部分，包括展示藏醫藥相關圖片和常見詞條。數據管理部分需要實現對數據的增查刪改。智能問診需要能夠對數據庫中已有的內容提供回復，對數據庫中沒有的內容做出說明。功能結構圖詳細展示了功能結構，以及各部分功能的具體展開。

三、系統設計

（一）系統特點概述

本文系統在設計上具備以下特點。①藏醫特色：涉及的疾病、疾病描述以及治療方法，均適用于藏醫體系下的定義和療法，對民族醫學的推廣具有重大意義。②圖數據庫存儲：以藏醫數據為基礎，采用圖數據庫的存儲形式，形成知識圖譜，從而將疾病與治療的藥材和食品的關聯性也保存下來，便于對關聯知識進行查詢與表示。③數據庫管理：通過網頁端實現對圖數據庫的管理，便于相關人員的使用。④智能問診：應用人工智能技術，實現對疾病相關問題的自動回復，有利于民族醫學的應用與推廣。

（二）系統整體設計與實現過程

在功能上，系統圍繞功能分析，完成了對藏醫知識的展示、智能問診，以及通過web端管理數據庫的功能。在實現上，采用前后端分離的實現方案。前端主要負責：

①在藏醫知識的展示與查詢上，將圖數據庫的內容進行展示。以疾病為例，需要有疾病名稱、疾病描述和介紹、與疾病相關的詞條，如治療方法等。用戶點擊詞條后，能夠進入對應詞條的介紹詳情頁。在技術實現上，以EJS作為框架，將圖數據庫中的數據動態生成介紹網頁。

②在圖數據庫的管理上，需要調用圖數據庫Neo4j的接口，以實現對數據庫的增查刪改。考慮到圖數據庫中數據結構的特點，即以“實體——關系——實體”的形式存儲。數據結構設計為一種中心實體，多個關聯實體。添加中心實體時，不添加關系。添加關聯實體時，需要添加關聯實體與中心實體的關系。例如，以疾病為中心實體，添加疾病種類“赤巴病”，則僅創建實體節點。添加治療“赤巴病”的藥材“白烏頭”，則創建關聯實體節點“白烏頭”，同時創建關系“治療藥材”，形成“赤巴病（實體）——治療藥材（關系）——白烏頭（實體）”的圖數據結構。在具體操作上，Neo4j接口要求一個Session只能傳遞或操作一個節點的數據。因此，當涉及多個節點的數據時，需要以Session嵌套的形式實現。

③在智能問答的構建上，前端部分需要一方面將用戶輸入的問句發送給后端，一方面將后端提供的回復在Web端打印出來。這部分功能，在數據傳輸上，主要通過監聽后端創建的服務器實現。而前端部分更主要的，是將上述的用戶輸入與系統回復，以對話的形式布局，完善用戶輸入框和發送功能。從而給用戶以充分的交互感。

后端從設計上主要分為兩部分：

①圖數據庫的數據存儲與交互。本文采用了Neo4j圖數據庫。Neo4j可以部署在單個機器上，免費且開源。其圖形界面對圖數據庫的圖結構提供了生動且直觀的展示，方便后期人員對系統的學習與管理。對圖數據庫的操作，通過調用Neo4j自帶的API完成。圖數據庫的數據存儲使用Python腳本對JSON格式的數據進行一次性導入。這樣可以保證在圖數據庫需要重置或者系統崩潰、需要迭代時主要數據不丟失。同樣的，在后續對系統的使用和維護過程中，需要DBA定期檢查圖數據庫中的內容，并將需要保存的版本以JSON形式導出，作為備份。

②智能問答系統的構建。在數據傳輸方面，使用Flask建立本地TCP/IP傳輸，從而實現前后端的數據交流。在答案構建上，后端部分將從前端傳入的用戶問句，傳遞給文本分類模型和實體識別模型。文本分類模型使用Bert+Textcnn，將問句的類型返回。實體識別模型使用Bert+Bilstm+CRF，將問句的提問對象返回。當文本分類模型結果為“問候”或“無法識別”時，進入功能結構圖中的“閑聊模塊”。當文本分類模型能夠輸出醫學相關的結果，且實體識別模型同樣返回有效結果時，后端將在圖數據庫中通過Cypher語句，對實體識別模型的結果進行查詢和匹配。將匹配結果按照回復模板組合反饋給前端。選擇什么樣的回復模板，是由文本分類模型的結果決定的。同時，任一模型識別結果為“無法識別”時，后端都需要將此時的用戶輸入語句記錄下來，以供后期改進更新。

（三）系統的平臺架構

在系統架構方面，本文著重介紹平臺層和用戶層的設計。

1.平臺層

本文系統推薦在云服務器做好部署。具體分為兩部分：①Web應用部署。②圖數據庫部署。其中，圖數據庫作為中間件，要求為版本Neo4j 5及以上，推薦使用Neo4j-Community-5.9.0版本。Web部署的安裝應使用Shell腳本封裝好。

同時，本文系統也可以在用戶本地電腦部署。考慮到數據庫所占空間，此方法更適合于測試調試而非實際使用。

2.用戶層

針對問診功能，該系統的主要參與者為問診用戶。用戶通過系統可以查詢需要的藏醫藥知識，向智能問診提問，獲得回復。

針對圖數據庫管理功能，本文系統的主要參與者為相關專家。專家可以通過系統向藏醫藥圖數據庫添加數據項。一個完整數據項應包括“實體——關系——實體”，即添加的數據實體A、與此數據A存在關聯的數據B的名稱，以及數據A與B存在的關系定義。

除此而外，本文系統的主要參與者還包括數據庫管理人員（DBA）。數據庫管理人員主要對實踐過程中圖數據庫出現的變化進行維護，對圖數據庫的內容進行迭代更新。一方面，問診用戶可能會對系統中不存在的數據項進行查詢或者提問。系統會自動記錄相應的詞條，數據庫管理員會對此進行相應的維護。另一方面，相關專家在對圖數據庫進行修改的過程中，可能造成數據重復、關系關聯錯誤等問題，數據庫管理員需要協助進行處理。

根據執行流程圖的操作流程，“問診用戶”對應“用戶——輸入問題”和“用戶——查詢”，“相關專家”對應“用戶——輸入問題”和“用戶——修改/查詢”。

四、系統組件與功能實現

（一）系統基本組件說明

系統基本組件由主頁、詳情頁、智能問診頁面組成。

1.系統主頁

系統主頁主要對藏醫知識進行圖文并茂的展示，從而激發用戶的興趣。同時，對數據庫的管理和操作，也部署在系統主頁。

2.詳情頁組件介紹

本文系統的詳情頁基于通過圖數據庫構建的知識圖譜動態生成。將知識圖譜的內容以網頁的形式展示出來。當數據庫中不存在此項實體時，顯示“不存在此項記錄”。

其中，詳情頁地址中共涉及三種實體。實體標簽為lt;Diseasegt;，lt;Druggt;，lt;Foodgt;，分別對應“疾病”“藥材”“食品”。實體ID為圖數據庫中存儲的ID。

（二）主要功能介紹

本文系統以圖數據庫為基礎，構建藏醫知識圖譜，從而實現藏醫特色診療的展示與數據管理，并進一步實現智能問診系統。本文具體介紹系統涵蓋的三大功能：①藏醫特色診療展示：以疾病為中心構建知識圖譜，可通過疾病名稱查看藏醫對相應疾病的解釋，以及藏醫體系中對應的治療藥材與推薦食品。②數據管理：系統可實現前端對圖數據庫的增加、刪除、修改與查詢，便于對藏醫數據庫的管理和操作。③智能問診：通過Bert+Textcnn模型對用戶的提問進行意圖識別與分類，使用Bert+Bilstm+Crf提取用戶的識別對象。目前能夠為用戶提供相應疾病的藏醫解釋，以及藏醫體系下對應的治療藥材和推薦食品、禁忌。

1.藏醫特色診療展示

通過索引展示對應的疾病介紹、藏醫解釋、對應的治療藥材和推薦食品。

2.數據庫管理

對圖數據庫的增查刪改，需要符合圖數據“實體——關系——實體”的特點。這里采取以“疾病”為中心實體，其他實體“食品”“藥材”作為關聯實體的方式。在添加關聯實體時，添加與對應中心實體的關系。具體操作細化為“添加疾病種類”等6個操作。詳細見表3所示。

其中，前5種操作（不包括“查詢疾病”）為對圖數據庫的操作。按功能可大體分為兩類，一類是不涉及實體關系設定的，一類是涉及實體關系設定的。

關于不涉及實體關系的設定，以“添加疾病類型”為例，僅添加對應的疾病實體。涉及實體關系設定，以“添加治療藥材”為例。由于“治療藥材”指的是某種疾病的治療藥材，涉及疾病和藥材兩種實體和對應關系的構建。所以，在添加時需要提供“疾病名”和“藥材名”。輸入后，圖數據庫中建立對應的疾病實體和藥材實體，并建立“疾病－藥材”實體關系。

（三）智能問診

1.智能問診目前可以解答如下問題：①病因與疾病的藏醫解釋；②治療方法：藏醫治療藥材、推薦食品；③疾病禁忌：生活起居中的禁忌行為；④閑聊模塊：識別與疾病問診無關的問題，并提供一定的交互。

2.本文系統通過Bert+Textcnn意圖識別將問句分為不同類型，并分別進行回復。具體為非疾病和疾病相關。對于非疾病相關問句，本文系統設計了閑聊模塊，可以發送問候語與自我介紹，以及回應數據缺失的情況。

3.對于疾病相關問句，本文系統可進一步識別問題內容，并從知識圖譜中查找，生成回復。具體內容包括病因與疾病的藏醫解釋、治療方法，如藏醫治療藥材、推薦食品、疾病禁忌。

五、結束語

本研究以推廣和傳播藏醫文化為目標，基于圖數據庫設計并實現了藏醫智能問診系統。在提供基本的智能問答服務的同時，充分利用圖數據庫圖結構的特性，動態生成介紹網頁，并向相關專家和管理人員提供對數據庫的管理功能。此項設計填補了目前藏醫領域在智能問診系統方面的空白。圖數據庫在系統設計和管理中具備較大潛力。在未來的工作中，相關人員可以利用圖數據庫的特性，存儲相應藏醫藥材、食材、病癥的圖片，從而進一步豐富前端的網頁展示內容，并在智能問診系統中引入圖文交互的多模態功能。

作者單位：周澤先 劉曉靜 青海大學計算機技術與應用學院

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