INDIAN MEDICINE MCP SERVER

🚀 医療知識グラフ質問応答システム

医療知識グラフ質問応答システムは、知識グラフに基づくインテリジェントな質問応答プラットフォームです。専門的で正確な医療健康情報をユーザーに提供することを目的としています。このシステムは、豊富な医学データと高度な自然言語処理技術を統合し、複雑な医療関連の質問を理解して回答することができます。

✨ 主な機能

1. システム概要

医療知識グラフ質問応答システムは、医療健康に関する専門的で正確な情報を提供するための知識グラフベースのインテリジェント質問応答プラットフォームです。医学データと自然言語処理技術を活用し、複雑な医療質問に対応します。

2. 核心機能モジュール

a) 知識ベース構築

• 医療オントロジー：疾病、症状、薬物、検査項目などの核心的な医療概念を含みます。
• 関係ネットワーク：「高血圧は心臓病を引き起こす可能性がある」や「アスピリンは頭痛の治療に用いられる」など、医療エンティティ間の関連性を記述します。
• 質問応答ルール：事前に定義された医療質問の解答テンプレートと推論ロジックです。

b) 質問応答エンジン

• 意味解析：ユーザーが入力した質問をコンピューターが理解できる形式に変換します。
• 知識検索：知識グラフ内で関連する知識ノードを検索します。
• 推論計算：関連パスを通じて推論し、最終的な答えを導き出します。
• 結果最適化：証拠の強さと信頼度に基づいて、複数の可能性のある答えを並べ替えます。

c) ユーザーインターフェース

• 自然言語入力による質問応答機能を提供します。
• コンテキスト対話履歴をサポートします。
• 結果の信頼できる情報源を表示します。
• 知識推論の過程を表示します。

3. 核心アルゴリズム

a) 知識グラフ構築アルゴリズム

• 情報抽出：医学文献や薬品説明書からエンティティと関係を抽出します。
• 意味曖昧性解消：同名異義語の問題を解決します。
• 知識融合：複数のデータソースを統合し、矛盾を解消します。

b) 質問応答推論アルゴリズム

• 最短パス規則：最短の知識関連パスを優先的に選択します。
• 証拠信頼度評価：知識の情報源の信頼性と時効性を総合的に考慮します。
• 結果信頼度計算：重み付け評点メカニズムによって最終的な答えの信頼性を決定します。

4. システムアーキテクチャ

a) 技術選定

• ストレージ技術：Neo4jを使用してグラフデータベースを保存します。
• 計算フレームワーク：Sparkを基に大規模データ処理を行います。
• 自然言語処理：spaCyとHanLPを組み合わせて使用します。
• 推論エンジン：論理推論ライブラリPrologを使用してルール推論を行います。

b) モジュール分割

• 知識抽出モジュール
• 知識保存モジュール
• 質問応答サービスモジュール
• 推論計算モジュール
• ユーザーインタラクションモジュール

📚 データ構造

1. 基礎データテーブル

a) 医療エンティティテーブル

b) 関係テーブル

2. 知識グラフファイル

知識グラフはJSON - L形式で保存され、各ドキュメントは1つの知識ポイントを表します。

{
  "id": "med-001",
  "type": "Disease",
  "name": "高血圧",
  "synonyms": ["high blood pressure"],
  "description": "一種の一般的な慢性疾病で、血圧が持続的に上昇することを特徴とします。",
  "relations": [
    { "target": "心臓病", "type": "引き起こす" },
    { "target": "動脈硬化", "type": "関連する" }
  ]
}

🔧 性能最適化

1. クエリ最適化

• インデックス最適化：エンティティテーブルと関係テーブルに結合インデックスを作成します。
• キャッシュメカニズム：Redisを導入してホットデータをキャッシュします。
• ページングロード：一度のクエリで取得する知識ノードの数を制限します。

2. ルール最適化

• パス長制御：最長の推論ステップ数を設定します。
• 重み閾値フィルタリング：低重みの知識関連を無視します。
• 信頼できる情報源優先：信頼できる機関が発行した情報を優先的に採用します。

🔗 貢献方法

1. 参加方法

コミュニティの開発者の皆様からの参加を歓迎します。

• コード修正を提出する
• 新しい機能モジュールを貢献する
• 問題や不具合を報告する
• 他の人のコードをレビューする

2. 開発ガイド

以下のプロジェクトドキュメントを参照してください。

• 開発環境のセットアップ
• インターフェース仕様
• コードスタイルガイド

3. 貢献者リスト

以下の貢献者の皆様に感謝します。

• 張三（機能モジュール開発）
• 李四（テストケース作成）
• 王五（ドキュメント整理）

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITオープンソースライセンスを採用しており、自由な使用、修正、配布が許可されています。

ライセンスのコピーはこちらを参照：LICENSE

📞 連絡先

フィードバックや協力に関しては、以下の連絡先までお問い合わせください。

• メール：support@medkg.com
• 電話：+86 - 123 - 4567890

以上が医療知識グラフ質問応答システムの完全な説明ドキュメントです。皆様の積極的な参加をお待ちしています。