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一种基于知识图谱病因初步诊断方法，包括以下步骤：步骤1：收集电子病历，构建原始数据集；步骤2：从电子病历中进行实体识别与关系抽取，构建RDF格式的实体与关系数据集；步骤3：构建基于上述数据集的知识图谱；步骤4：构建通过知识图谱预测疾病之间关系的共生关系模型；步骤5：基于共生关系模型对病因进行初步诊断。本发明采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，构建知识图谱，主要针对病历数据，利用病历数据在特征上的相关性从病历文本等原始信息中提取出高层抽象属性。

一种基于知识图谱的医保医疗单据审核方法，包括：1)设计医保审核知识图谱本体图；2)预训练医保政策文本的字向量；3)使用医保政策文本构造句法依存网络；4)将句法依存网络输入到图卷积层获取依存关系维度的词嵌入特征；5)聚合词向量与字向量的特征，输入到序列标注层获取实体；6)使用关系抽取算法连接实体并设置关系的时空属性，构建知识四元组；7)医保政策动态更新。本发明还包括一种基于知识图谱的医保医疗单据审核系统。本发明能够对就医行为进行智能审核，有效降低审核规则库更新维护的成本，降低审核过程对专业人员的依赖，提高医保审核效率，推进智能化医保审核系统的建设。

本发明公开了基于知识图谱的糖尿病干预智能推荐方法、系统及应用，方法包括：S01、构建糖尿病干预知识图谱；S02、根据糖尿病干预知识图谱，构建调查问卷题库；S03、响应用户请求调查问卷的操作，生成调查问卷；S04、响应用户答复调查问卷的操作，输出已答复问卷；S05、回收已答复问卷，调取糖尿病干预知识图谱，生成潜在异常信息集；S06、获取潜在异常信息集，抽取与潜在异常信息集中的异常状况相关联的调查问题进行生成调查问卷，将生成的调查问卷抛转至用户，直至对应的调查问题均被抛转为止；S07、汇总用户所答复的调查问卷，根据调查问卷中的调查问题答复，按照预设条件向用户推荐糖尿病干预措施，本方案实施可靠、响应快速且高效。

本发明涉及医疗信息学技术领域，具体为基于知识图谱的血液病移植诊疗辅助系统，系统包括知识图谱结构优化模块、推理路径约束模块、候选方案生成模块、策略一致性验证模块、图谱修复引导模块。本发明中，通过优化血液病知识图谱的结构，识别并修正节点间的特征密度和连接稀疏区域，增强知识图谱的适应性和信息密度，提升推理路径的精确性和全面性，提升决策的医学合理性和推理准确性，确保推荐方案的实用性与精准性，结合候选策略生成与一致性验证，强化策略间的逻辑闭合性，确保移植诊疗策略的可行性和合理性，通过图谱修复引导，优化知识图谱的结构与完整性，解决传统系统中信息不完全和推理不精准的问题。

本发明公开了一种基于医疗知识图谱知识推理的疾病诊断方法、装置及设备，方法包括：获取用户与医疗问答系统的交互内容，并基于所述交互内容获取到用户的用户症状集；根据所述用户症状集，计算所述用户 存在事件的第一概率根据所述第一概率 计算用户S与di病共现的第二概率 根据所述第一概率 与第二概率计算用户 患di病的第三概率 基于动态阈值以及所述第三概率，输出用户的最终疾病诊断结果。本发明既可以作为医生诊断的辅助工具，提高医生的工作效率，也可以用于患者的初步自查，还可以服务于高层次人工智能医疗应用，例如医疗问答系统、医疗辅助诊断、私人人工智能健康助理等。

本发明涉及疾病诊断技术领域，为了解决现有的预诊过程中，由于疾病的种类繁多，医生在分配疾病科的时候需要耗用大量的时间进行分配，导致预诊效率低的问题，提供了一种基于知识图谱的疾病预诊系统，包括数据库和预诊子系统，数据库存储有医学知识图谱，医学知识图谱包括从第三方获取到的疾病数据，疾病数据包括相关联的疾病名和症状信息；预诊子系统包括查询模块、筛分模块以及输出模块，查询模块在接收到病人的症状信息后，从数据库中查询出疾病数据，筛分模块用于接收症状筛分信息和来自查询模块的疾病数据，并根据接收到的症状筛分信息对接收到的疾病数据进行筛分，将筛分的结果依次生成疑似疾病集，输出模块将该疑似疾病集进行输出显示。

本发明涉及情感障碍症知识图谱构建领域，尤其是一种可区分单双相情感障碍症的知识图谱构建方法及系统，其中，一种可区分单双相情感障碍症的知识图谱构建方法利用多源异构的数据源保证了数据的全面性，并通过计算关系三元组的可信度来判断其正确性，进而达到筛选和实时更新情感障碍症数据库中数据目的，保证了知识图谱的准确性和实时性；利用本发明的方法获得的知识图谱可区分的单相情感障碍症和双相情感障碍症，同时知识图谱中内容精细，数据多源，数据融合完善，能够支撑情感障碍症患者及家属实现自我诊断和监测和辅助医生临床做出决策的目的。