如果你希望基于 Python 开发一个智能问答系统，用于公益智慧医院项目，以下是一个基本的指南来帮助你入门：

1 确定需求和功能：明确你的智能问答系统的目标和功能。考虑医院领域内的常见问题和需求，如疾病查询、医疗咨询、预约挂号等。

2 数据收集和预处理：收集医学领域相关的数据集，并进行数据清洗和预处理。这可能包括对问题和答案进行分词、词性标注、实体识别等操作。

3 自然语言处理（NLP）：使用 Python 的 NLP 库和工具来进行自然语言处理任务，如分词、词性标注、命名实体识别等。这些步骤有助于理解和解析用户的问题。

4 知识表示和存储：设计和构建医学知识库，其中包含与医院项目相关的专业知识。这可以是结构化的数据库、本体库或其他形式的知识源。

5 信息检索和答案生成：根据用户的问题，使用信息检索技术在医学知识库中找到相关的答案。然后，使用 Python 编程来生成合适的答案，可以是预定义的模板、从知识库中提取的信息或者是通过语言生成模型生成的。

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6 对话管理：设计和实现对话管理模块，以保持对话的连贯性和上下文理解。考虑用户的多轮提问，管理用户状态和系统回答，使对话更具交互性。

7 用户接口：设计和实现用户接口，让用户可以方便地输入问题并接收系统的回答。这可以是基于 Web 的界面、移动应用程序或其他形式的交互界面。

8 效果评估和优化：对系统进行评估，收集用户反馈并进行性能优化。考虑使用评估指标和用户调查来了解系统的准确性、回答的质量和用户满意度。

9 部署和维护：将系统部署到合适的环境中，确保系统的稳定性和可用性。进行必要的维护和监控，以及定期的更新和改进。

在 Python 开发中，你可以使用常用的 NLP 库和框架，如NLTK、Spacy、Gensim，以及深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现自然语言处理和答案生成任务。

还可以考虑使用现有的医学知识库和数据集，如PubMed、Medline等来构建医学知识库，并与其他医学领域的数据进行整合。

需要注意的是，医疗领域涉及敏感的健康信息和法规要求。在开发医疗相关的应用程序时，请遵循相关的隐私和安全规定，确保数据的安全性和合规性。