现有的大多数工作都集中于构建使用机器学习技术的知识库。 但是，他们经常遭受获得不正确的实体关系的困扰。 在本文中，我们提出了一个称为MEDLedge的系统，以建立可靠的医学知识库。 目的是提高医学知识库的准确性和综合性。 该系统由三部分组成：数据处理，数据分析和专家问答平台。 在数据处理阶段，我们使用分层细分方法从临床数据中提取实体和关系。 然后，可以在医学词典中直接找到的提取结果存储在知识库中。 对于其他项目，我们设计众包问题并将其提交给专家问答系统。 我们使用多数投票算法从答案中选择正确的关