本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统。该系统采用Python+Django/Flask框架开发，使用Neo4j图数据库存储医疗实体关系，结合BERT深度学习模型实现智能问答功能。系统包含七大功能模块：首页数据可视化、知识图谱展示、智能问答交互、问答记录管理、用户信息管理、登录注册和后台运维。通过ECharts实现数据可视化，Py2neo驱动数据库交互，构建了一个完整的医疗知识交互平台。该系

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。系统采用知识图谱技术(Neo4j图数据库)存储医疗实体关系，结合机器学习算法实现智能问答功能。主要功能模块包括：医疗问答(支持自然语言交互)、知识图谱可视化查询(展示疾病关联信息)、数据可视化(词云分析高频疾病)、用户反馈管理、咨询记录查看及后台数据维护等。系统通过智能问答帮助用户获取专业医疗知识，同时为管理员提供数据管理工具，

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和Django框架开发，使用Neo4j图数据库存储医疗知识图谱，并利用Bert模型结合LSTM-CRF进行医疗问句的意图识别与实体抽取。主要功能模块包括：知识图谱可视化展示医疗实体关系、智能问答交互、词云分析高频医疗词汇、后台数据管理等。系统实现了疾病、症状、药物等医疗知识的关联查询与智能问答，为智慧医疗应用提供了技术支持。核心代码

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。系统采用Echarts实现数据可视化，并集成ARIMA预测算法模型，主要功能包括：1）历史就诊信息查询；2）多维度就诊数据分析（患者婚姻/职业/年龄/地区分布、住院天数及费用变化）；3）疾病未来趋势预测（年龄、已婚率、住院天数）。系统通过机器学习模型对医疗数据进行挖掘和预测，为医院决策提供可视化交互平台。技术栈涵盖Pyth

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