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介绍资料

《Python+Spark+DeepSeek大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

在信息技术飞速发展与全球医疗需求持续增长的背景下，传统医疗模式面临诸多挑战，如医疗资源分布不均、医生工作负担沉重、患者就医体验不佳等。中医作为中国传统医学的重要组成部分，在疾病预防、诊断和治疗方面具有独特优势，但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。中医古籍记载繁多且存在不同解读，诊疗强调因人而异、辨证论治，对医生经验要求较高。

与此同时，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大模型作为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

1. 提高医疗服务效率：通过智能化的中医问诊系统，可快速为患者提供初步的诊断建议，减轻医生的工作负担，减少患者等待时间，提高医疗服务的整体效率。例如，患者无需长时间排队等待医生诊断，能及时了解自己的病情。
2. 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，使更多人了解和认识中医。
3. 优化中药使用：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，提高治疗的针对性和有效性。
4. 推动中医现代化发展：本系统的开发将传统中医与现代信息技术相结合，为中医的现代化发展提供新的模式和方法，有助于提升中医在国际医疗领域的竞争力。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在国外，虽然中医并非主流医学体系，但人工智能技术在医疗领域的应用已经取得了显著成果。一些发达国家在医疗大数据分析、智能诊断系统开发等方面处于领先地位。例如，亚马逊通过itemcf算法等为用户提供精准商品推荐，谷歌利用深度学习算法对用户搜索和浏览数据深度分析，实现精准广告推荐。这些技术虽然并非直接应用于中医领域，但为中医问诊系统和中药推荐系统的开发提供了技术借鉴和方法参考。

（二）国内研究现状

国内在中医智能化领域已经有了一定的研究基础。一些研究基于自然语言处理技术和规则推理方法，开发了中医问诊系统，通过模拟中医问诊过程为患者提供初步诊断建议，但在准确性和智能化水平方面仍有待提高。在知识图谱技术方面，虽然已经在多个领域取得了广泛应用，但在中医问诊和中药推荐系统的研究还相对较少。DeepSeek大模型虽然在多个领域取得了显著的应用效果，但在中医问诊和中药推荐方面的应用还处于探索阶段。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

本研究旨在构建一个基于Python、Spark、DeepSeek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，并实现两个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

1. 数据收集与预处理
   • 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。
2. 中医知识图谱构建
   • 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。
3. DeepSeek大模型应用
   • 对DeepSeek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编程语言调用DeepSeek大模型的API，实现中医问诊功能。
   • 结合知识图谱中的信息，提升大模型的问诊准确性和智能化水平，例如在问诊过程中，大模型可以参考知识图谱中的病症 - 症状 - 治疗方案关系，为患者提供更准确的诊断建议。
4. 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。
5. 系统集成与测试
   • 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。使用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、中药推荐等核心功能，并进行系统测试，确保系统的稳定性、安全性与用户体验满足设计要求。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究法：查阅国内外关于中医智能化、知识图谱技术、DeepSeek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。
2. 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。
3. 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

1. 数据收集阶段：使用网络爬虫技术或调用相关数据接口，收集中医平台上的相关数据，并将数据存储到数据库中。数据库选择MySQL，利用其稳定性和高效性存储和管理数据。
2. 数据处理阶段：利用Python的Pandas、NumPy等库对收集到的数据进行清洗、转换和整合，将数据转化为适合分析的格式。
3. 知识图谱构建阶段：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。
4. 大模型应用阶段：对DeepSeek大模型进行微调，利用Python调用其API实现中医问诊功能。结合知识图谱，提升问诊的准确性和智能化水平。
5. 中药推荐系统开发阶段：基于知识图谱和用户信息，开发中药推荐算法，实现个性化的中药推荐功能。
6. 系统集成与测试阶段：将前端和后端进行集成，构建完整的系统。进行单元测试、集成测试和用户测试，确保系统的稳定性和可靠性。根据测试结果对系统进行优化和改进，提高系统的性能和用户体验。

五、研究计划与安排

（一）第1 - 2周

完成选题调研和文献查阅，确定研究题目和研究方向，撰写开题报告。

（二）第3 - 4周

收集中医平台上的相关数据，包括中医古籍、现代文献、临床案例、药典数据等，并进行数据清洗和预处理。

（三）第5 - 6周

设计数据库模型，使用MySQL数据库存储数据。利用Django框架搭建后端系统框架，实现数据的存储和基本操作。

（四）第7 - 8周

研究数据分析算法，如协同过滤、内容推荐等，并在Django后端实现这些算法，对中医数据进行分析。

（五）第9 - 10周

使用Python的networkx库构建中医知识图谱，将中医知识以节点和边的形式存储到Neo4j图数据库中。

（六）第11 - 12周

对DeepSeek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调用其API实现中医问诊功能，并结合知识图谱提升问诊准确性。

（七）第13 - 14周

使用Vue.js框架构建前端界面，实现数据的可视化展示和用户交互功能。实现前后端的数据交互，通过API获取后端数据并在前端进行展示。

（八）第15 - 16周

进行系统集成，将前端和后端进行整合，构建完整的系统。进行单元测试和集成测试，修复系统中存在的漏洞和问题。

（九）第17 - 18周

进行用户测试，邀请部分用户对系统进行试用，收集用户反馈意见。根据用户反馈对系统进行优化和改进，提高系统的用户体验。

（十）第19 - 20周

撰写论文初稿，对研究过程和结果进行总结和阐述。对论文进行修改和完善，准备论文答辩。

六、预期成果

（一）研究成果

1. 构建一个完整的中医问诊系统和知识图谱中药推荐系统，实现对中医数据的智能化分析和个性化推荐。
2. 开发一套基于Python、Spark、DeepSeek大模型的技术方案，为类似系统的开发提供参考和借鉴。
3. 撰写一篇高质量的学术论文，阐述本研究的方法、过程和结果，为中医智能化领域的研究提供理论支持和实践经验。

（二）应用成果

开发的系统可以应用于中医诊所、医院中医科室等场景，为医生提供辅助诊断和中药推荐服务，提高中医诊疗的准确性和效率，促进中医知识的传播和应用。

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