[发明专利]融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法在审

专利信息
申请号: 202011567113.1 申请日: 2020-12-25
公开(公告)号: CN112635071A 公开(公告)日: 2021-04-09
发明(设计)人: 郭一楠;王斌;巩敦卫;张永凯;卜渊;任冲;于欣 申请(专利权)人: 中国矿业大学;徐州市中医院;中国矿业大学(北京)
主分类号: G16H50/70 分类号: G16H50/70;G06F40/295;G06F16/951
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 李悦声
地址: 221116 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 融合 中西医 知识 糖尿病 图谱 构建 方法
【权利要求书】:

1.一种融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法,其特征在于步骤如下:

S1:结合糖尿病病理特点,根据中西医治理与防护方法,搭建疾病层、症状症候层和治疗层,组成关于糖尿病的融合中西医知识实体概念层的基本框架;在疾病层根据糖尿病并发症较多特点,设立糖尿病并发症类别,由于在中医中没有糖尿病这个明确概念,因此再增设糖尿病通常具有的“十高一低”症状类别,通过症状症候层与这两部分实体类别的对应,将糖尿病概念进行明确;在症状症候层组成的实体是与疾病层中的糖尿病并发症或者“十高一低”有关的症状实体和症候实体;在治疗层,将中西医治疗方法和药物进行类别划分,并且将实体的自身属性信息以及与其属性相关的实体加以丰富,从而组成用于治疗症状症候层中的症状症候实体的治疗方法实体、药物实体以及药物的属性实体;

S2:根据S1得到的实体概念层的基本框架需要,通过网络以及数据库、图书馆获取关于糖尿病的中西医相关数据;

S3:对获得的中西医数据进行清洗与整理,将重复冗杂以及无用的数据去除,再对获得的清洗与整理后的中西医数据进行格式整理;

S4:根据整理好的中西医数据内容进行分词或者分字处理,并根据S1实体概念层对中西医数据中一段文字内包含的实体类别,使用“BIOES”标注法进行标注,从而确定中西医数据内包含实体的类别;然后采用深度学习方法,对中医数据和西医数据进行命名实体识别,得到中医医学实体和西医医学实体;

S5:设立概念定义模块、实体分类模块、属性划分模块、关系匹配模块、构建模块,对得到的中西医学实体进行处理,构建知识图谱;

首先,将步骤S4得到的实体分别输入实体概念层,搭建疾病层、症状症候层和治疗层,然后,通过实体分类模块,结合深度学习方法和语义距离比较,实现实体分类,将中西医数据中都有记载的糖尿病症状以及对应的治疗与防护方法,依条目分别录入不同的中西医通用实体,再将只有中医记载的糖尿病症状以及对应的治疗与防护方法和中医具有的特有概念,包括中医辨证、治疗法、方剂,分别录入不同的中医特有实体,再将只有西医记载的糖尿病症状以及对应的治疗与防护方法和西医具有的特殊概念,包括OTC分型,分别录入不同的西医特有实体;

再通过属性划分模块,将治疗层中的中西医实体进行属性归类,根据属性归类的不同,将其设为实体或者其他实体的属性信息,这样对底层药物实体及其属性实体进行丰富;

随后,根据关系匹配模块,将中西医实体之间可能存在的关系进行对应,给中西医实体之间连接和中西医实体连接到中西医通用实体提供理论基础;

最后,通过构建模块,将实体分类模块得到的实体在实体概念层的对应层,结合中西医特点进行分配,并根据实体概念层中的实体自身关系和实体分类模块确定的类型进行实体连接,形成三元组,进而构成基于三元组的知识图谱,并进行可视化展示;

S6:将用户问句关键词转化为数据库查询语句,根据建立的糖尿病医学知识图谱内容,以分词或者分字的查询方式,输出有关联的中西医通用实体内容,当查询到用户问句关键词仅与中医特有实体或者西医特有实体存在关联时,输出中医特有实体或者西医特有实体中的关联症状与治疗方法,同时标注该内容仅属于中医或者西医专有。

2.根据权利要求1所述的一种融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法,其特征在于,利用以下方式获取关于糖尿病的中西医相关数据:

S21:根据构建的实体概念网络,采用网络爬虫,在糖尿病相关的医药网站上进行数据抓取;

S22:根据糖尿病中医分型,从中医典籍、医药文献中提取糖尿病中医诊疗方法。

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