融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统构建研究

谭平; 刘惠娜; 韦昌法

doi:10.16305/j.1007-1334.2025.z20240925004

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融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统构建研究

人工智能与中医药前沿研究专栏 | 更新时间：2025-06-27

- 融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统构建研究
- Construction of an intelligent question‑answering system for depression combining traditional Chinese medicine and Western medicine based on large language models and knowledge graphs
- 上海中医药杂志 2025年59卷第7期页码：1-10
- 作者机构：
  
  1.湖南中医药大学信息科学与工程学院（湖南长沙 410208）
  2.湖南中医药大学医学院（湖南长沙 410208）
  3.湖南省智慧中医工程技术研究中心（湖南长沙 410208）
- 作者简介：
  
  谭平，男，硕士研究生，主要从事医学自然语言处理研究工作
  刘惠娜，讲师；E-mail：huinaliu@hnucm.edu.cn。
  韦昌法，教授，硕士研究生导师；E-mail：weichangfa@hnucm.edu.cn
- 基金信息：
  
  湖南省自然科学基金项目(2025JJ90089);湖南省研究生科研创新项目(CX20240735);湖南省研究生科研创新立项不资助项目(LXBZZ2024175);湖南中医药大学研究生创新课题(2024CX084)
- DOI：10.16305/j.1007-1334.2025.z20240925004
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-09-25，
  
  纸质出版日期：2025-07-10
- 稿件说明：
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谭平,刘惠娜,韦昌法.融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统构建研究[J].上海中医药杂志,2025,59(7):1-10.

TAN Ping,LIU Huina,WEI Changfa.Construction of an intelligent question‑answering system for depression combining traditional Chinese medicine and Western medicine based on large language models and knowledge graphs[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,59(7):1-10.
谭平,刘惠娜,韦昌法.融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统构建研究[J].上海中医药杂志,2025,59(7):1-10. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2025.z20240925004.

TAN Ping,LIU Huina,WEI Changfa.Construction of an intelligent question‑answering system for depression combining traditional Chinese medicine and Western medicine based on large language models and knowledge graphs[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,59(7):1-10. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2025.z20240925004.

摘要

目的

构建一个融合大语言模型与知识图谱的抑郁症中西医结合智能问答系统，通过精准的问题处理、高效的知识检索及专业的回答生成，为抑郁症患者及医疗人员提供高效、准确的诊疗支持，推动抑郁症诊疗的智能化发展。

方法

基于《抑郁症中西医结合诊疗指南》，利用py2neo库与Neo4j图数据库，构建以“病-证-症-治-法-方-药”为核心的抑郁症知识图谱，并通过模板匹配技术，将自然语言问题转换为结构化查询，结合Cypher语句和大语言模型（ChatGLM4）生成专业回答。

结果

所构建的抑郁症知识图谱包含了303个实体节点以及436条实体关系，其模式层包含19种实体类型、14种关系类型，成功实现了数据的可视化，能够辅助临床医生直观查看和检索诊疗数据。该系统能够准确处理抑郁症相关问题，提供高效和精准的回答。

结论

该系统在抑郁症诊疗中展现出良好的应用潜力，可辅助临床医生进行疾病诊疗和临床决策，有助于诊疗指南的知识共享、推广以及诊疗过程的规范化和标准化，该知识图谱和智能问答系统的构建思路也可为其他疾病的智能诊疗提供参考和借鉴。

Abstract

Objective

To construct an intelligent question-answering system that integrates large language models and knowledge graphs for depression treatment combining traditional Chinese medicine and Western medicine. The question-answering system aims to provide efficient and accurate diagnostic and therapeutic support for both patients and healthcare professionals through precise question processing， efficient knowledge retrieval， and professional answer generation， thereby promoting the intelligent development of depression diagnosis and treatment.

Methods

Based on the

Guidelines for Integrating Traditional Chinese and Western Medicine in the Diagnosis and Treatment of Depression

， a depression knowledge graph centered on "disease-syndrome-symptom-treatment-method-prescription-medicine" was constructed using the py2neo library and the Neo4j graph database. Natural language questions were converted into structured queries through template matching technology， and professional answers were generated by combining Cypher queries and a large language model （ChatGLM4）.

Results

The constructed depression knowledge graph included 303 entity nodes and 436 entity relationships， and its schema layer contained 19 types of entities and 14 types of relationships. Therefore， the system successfully visualized the data， enabling clinical doctors to visually view and retrieve diagnostic and treatment data. It accurately processed depression-related questions， providing efficient and precise answers.

Conclusions

The system demonstrates significant application potential in the diagnosis and treatment of depression. It can assist clinical doctors in disease diagnosis， treatment， and clinical decision-making， facilitating knowledge sharing and dissemination， as well as standardization of diagnostic and treatment process. The approach used to construct the knowledge graph and intelligent question-answering system can serve as a reference for the intelligent diagnosis and treatment of other diseases.

关键词

Keywords

references

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