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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

BGKnow-Medical Chatbot: A Hybrid Approach Based on Knowledge Graph and GPT-2

verfasst von : Disha Sunil Nikam, D. Nisha Murthy, Sreeramya Dharani Pragada, H. R. Mamatha

Erschienen in: Advances in Data-Driven Computing and Intelligent Systems

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Accurate and timely diagnosis is critical in ensuring patients receive care and treatment for their medical conditions. Traditional symptom checkers often lack accuracy and efficiency in diagnosing diseases, as they typically rely on preprogrammed decision trees or rule-based algorithms that may not account for the complexity and variability of symptoms. By using natural language processing (NLP) and machine learning techniques, such as knowledge graphs and Bio-Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BioBERT), chatbots can provide a more accurate and personalized approach to disease diagnosis. This paper introduces a hybrid chatbot framework called “BGKnow.” BGKnow represents the combination of a knowledge graph and Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) model that uses BioBERT embeddings for effective diagnosis based on symptoms entered by users. The proposed system shows promising potential for assisting healthcare professionals in accurately and efficiently addressing medical inquiries.

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Metadaten
Titel
BGKnow-Medical Chatbot: A Hybrid Approach Based on Knowledge Graph and GPT-2
verfasst von
Disha Sunil Nikam
D. Nisha Murthy
Sreeramya Dharani Pragada
H. R. Mamatha
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Advances in Data-Driven Computing and Intelligent Systems

Print ISBN: 978-981-9995-20-2

Electronic ISBN: 978-981-9995-21-9

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-9521-9_30