现今人们对医疗健康的关注度持续增长,许多人会更加倾向于通过互联网搜索医疗健康相关的知识信息。通常情况下,人们在搜索疾病健康等相关内容的时候,搜索引擎所返回的结果太多且没有真正理解用户的意图,而医疗类网站往往又过于专业繁杂,普通用户需要耗费大量时间和精力去筛选寻找所需信息,无法快速准确的得到真正关心的信息。因此,为了能够处理上述问题,本文设计并开发实现了基于知识图谱的医疗问答系统。论文中的主要工作首先是构建了一个医疗知识图谱,通过对互联网上医疗类网站中的知识进行获取,采用基于规则词典的方法进行医疗类实体及其之间关系属性的提取,通过Neo4j数据库对医疗知识进行组织和存储,包含了与疾病、症状、饮食等相关的多类实体及关系属性,最后组织构建了一个医疗知识图谱。其次是结合构建的医疗知识图谱,以其作为知识基础,对医疗问答系统算法进行设计实现,使用了实体识别以及基于长短期记忆(LSTM)网络结构的属性链接算法来计算问题意图和相关关系属性之间的对应程度,实验结果表明准确率达到了 87.3%,同时结合医疗知识图谱搜索,可应用于问答模块流程当中。最后基于上述构建的医疗知识图谱以及相关算法,本文开发实现了基于知识图谱的医疗问答系统,包含用户医疗问答服务以及医疗知识图谱可视化应用等模块。目前面向大众的即时医疗问答系统十分少见,因此本文所构建的系统能够为大众提供便捷的医疗问答服务从而缓解上述困境,具有重要应用价值。其次现今在中文领域的医疗健康类知识图谱实属罕见,因此本文所构建的医疗知识图谱,可以作为智能问答或者搜索等应用的知识基础,且方便扩展和迁移,具有广泛的应用前景。