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基于知识图谱的医学诊断系统。Medical Diagnosis System Based on Knowledge Map.

What it solves

このプロジェクトは、膨大な断片化された医療データをナビゲートする際の困難さを解決し、正確な健康評価を提供することを目的としています。患者が自身の状態を自己評価することを支援し、医師が最適な治療計画を見つけるのを助けることで、診断の効率と質を向上させることを目指しています。

システムは医療知識グラフを使用して、疾患と症状を接続します。以下のプロセスを通じて動作します：

Data Acquisition: 医療データは権威あるソースからクロールされ、MySQL、Elastic Search（高速検索用）、およびNeo4j（グラフベースの分析用）を使用して構造化された形式で保存されます。
Knowledge Graph Construction: システムは症状と疾患のノードを作成します。疾患の症状属性をセグメント化することで、それらの間に直接的なリンクを確立します。
Diagnostic Algorithm: ユーザーが症状、年齢、性別、職業を入力すると、システムはNeo4jから関連するサブグラフを抽出します。次に、人口統計データに基づいて不可能な疾患をフィルタリングし（例：女性ユーザーに対して男性特有の疾患を除外）、一致する症状の数に基づいて「関連性スコア」を計算して、潜在的な診断をランク付けします。
Architecture: システムは、高可用性とスケーラビリティを確保するために、Javaベースのマイクロサービスアーキテクチャ（Spring Cloud）を使用して構築されています。

Multi-Database Strategy: MySQL、Elastic Search、およびNeo4jを組み合わせることで、構造化された保存、高速検索、および複雑な関係性の分析のバランスをとっています。
Demographic Filtering: 特殊な人口分布表を使用して、ユーザーのプロフィールに基づいて無関係な疾患を除外することで、精度を高めています。
Relevance Scoring: 症状の一致密度に基づいて疾患をランク付けするために、2段階のソートプロセスを採用しています。
Microservices Design: 分散型アーキテクチャを使用して、高並列性とメンテナンス性を維持しています。