本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统。系统采用Python+Django/Flask框架，结合Neo4j图数据库存储医疗实体关系，使用BERT模型实现智能问答，并通过ECharts进行数据可视化。主要功能包括：知识图谱可视化展示、智能对话交互、问答记录管理、用户信息维护及后台数据管理。系统实现了医疗知识的智能检索与可视化分析，为医疗咨询提供专业解答，同时具备完善的用户管理和数据统计功能。该

本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的智能医疗问答系统。系统采用知识图谱（Neo4j图数据库）和机器学习技术，提供医疗问答、知识查询、数据可视化等功能。主要模块包括：医疗问答（支持自然语言交互）、知识图谱查询（可视化展示疾病关联信息）、词云分析（高频疾病关键词展示）、用户反馈管理、咨询记录查看以及后台数据维护等。该系统实现了医疗知识的智能化服务，既方便患者获取专业医疗信息，也为医疗工

本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统，采用Python+Django+Neo4j技术栈实现。系统包含知识图谱可视化、医疗问答交互、词云分析、后台管理等模块，通过Bert模型和LSTM-CRF进行医疗问句的意图识别与实体抽取。项目实现了疾病、症状、药物等医疗实体的关联查询与可视化展示，为用户提供智能化的医疗问答服务。系统特色包括：1）基于Neo4j构建医疗知识图谱；2）结合深度学习实现精准问

本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的医疗数据分析与预测系统。系统整合了数据查询、统计分析和趋势预测三大功能模块，采用Echarts实现可视化展示，并引入ARIMA算法进行疾病发展趋势预测。核心功能包括：1）历史就诊信息查询；2）多维度统计分析（患者婚姻状况、职业分布、住院天数、年龄结构等）；3）疾病未来趋势预测（年龄、已婚率、住院天数等指标）。系统通过机器学习模型和可视化图表，为医

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