如何使用Python实现一个基于知识图谱的医疗智能问答系统？请详细说明实现步骤和关键代码。

在当前医疗信息化的趋势下，能够理解医疗知识并提供智能问答的系统显得尤为重要。《医疗知识图谱智能问答系统Python源码教程》资源将为你提供一个实操项目，帮助你构建自己的系统。以下是构建系统的基础步骤和关键代码细节：

参考资源链接：[医疗知识图谱智能问答系统Python源码教程](https://wenku.csdn.net/doc/2bj983isej?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：收集和整理医疗领域知识。知识图谱的构建需要大量的专业知识，你可以从公开的医疗数据集、权威医学数据库和临床指南中获取信息。

步骤2：设计知识图谱模型。根据医疗知识的特点，设计合适的实体、属性和关系。例如，实体可以是疾病、症状、药物等，关系可以是疾病与症状之间的关联。

步骤3：构建知识图谱。使用图数据库如Neo4j来存储和管理知识图谱。利用Python的图形数据库库，如Py2neo，来构建图谱的节点和边。

步骤4：实现问答逻辑。使用自然语言处理（NLP）技术，如NLTK或spaCy库，解析用户提出的问题，并在知识图谱中进行查询。

步骤5：开发用户界面。为了使系统更加友好，可以通过Flask或Django这样的Python Web框架来创建一个简单的网页或应用界面。

关键代码示例：
# 示例1：使用Py2neo在Neo4j中创建节点
from py2neo import Graph, Node

graph = Graph(

参考资源链接：[医疗知识图谱智能问答系统Python源码教程](https://wenku.csdn.net/doc/2bj983isej?spm=1055.2569.3001.10343)