[发明专利]融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法

说明书

本发明提供一种融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法，涉及医学知识图谱技术领域。首先，构建疾病层、症状症候层和治疗层，组成关于糖尿病的融合中西医知识的实体概念层；然后，将获得数据填入融合中西医知识的实体概念层，对中西医数据进行标注并识别，从而获得中医医学实体和西医医学实体；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，对得到的中西医实体进行处理，构建出知识图谱。本发明将融合中西医知识的糖尿病知识图谱的构建进行流程化，更好的处理中西医的医药实体和语义关系，并且根据实体概念层中治疗层的设定和属性划分模块的设定，解决治疗相关实体的数量缺乏和分类不够系统等问题，其步骤简单，实现方便，可以有效解决糖尿病在中医上定义模糊的问题。

技术领域

本发明设计一种糖尿病知识图谱构建方法，尤其适用于医疗咨询与辨析使用的融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法，属于医学知识图谱技术领域。

背景技术

医学知识图谱采用计算机数据存储和可视化技术，通过人工智能算法，实现对复杂医学知识的关联认知和深入理解，进而为辅助医学诊疗、病历质控、智能导诊、自动化核保等多种医疗任务的实现奠定技术基础。

现有的通用医学知识图谱,比如OpenKG内的中医知识图谱和中文医学知识图谱CMeKG，其包含的医学实体数量级较大，有关病、症、药、诊疗的实体种类数量丰富，但是实体的知识层次浅，关系深度不够复杂，单一医学实体的信息丰富程度低，针对具体某一疾病，知识的质量难以达到实用的水平，其对应的医药症状关系无法体现。

对于构建包含丰富医学实体，知识层次深，可以达到实用水平的医学知识图谱来说，将中医和西医知识结合起来具有必要性，因为中医和西医有着各自的优势和不足，中医学在传统医学中理论完整、经验丰富，而西医吸取先进医疗技术，具有先进性。

目前，医疗知识图谱领域的研究主要围绕通用医疗知识图谱和中医知识图谱构建展开，核心探讨医疗知识图谱构建中的医药实体和关系的获取方法、电子病历的优化处理机制、基于中医语义关系的中医知识图谱构建策略，以及基于本体的医学知识图谱构建方法等。

在通用医疗知识图谱领域，华东理工大学构建了中文症状库(Tong Ruan,MengjieWang,JianSun,et al.An automatic approach for constructing a knowledge base ofsymptoms in Chinese[J].Journal of Biomedical Semantics,2017,8(33):71-79)；中国医学科学院医学信息研究所构建了医药卫生知识服务系统知识图谱(刘燕，傅智杰，李姣，等.医学百科知识图谱构建[J].中华医学图书情报杂志，2018,27(6):28-34)。昝红英等针对多源医疗文本,制定了医学命名实体和实体关系的标注体系和规范，构建了CMeKG知识图谱，涉及20余万医学实体,以及100余万概念关系实例和属性三元组，为医疗问答系统和智能辅助诊疗等领域奠定了专业知识基础(昝红英,窦华溢,贾玉祥,关同峰,奥德玛,张坤丽,穗志方.基于多来源文本的中文医学知识图谱的构建.郑州大学学报(理学版),2020,2:45-51)。

在中医知识图谱领域，中国中医科学院中医药信息研究所基于已有的中医药学语言系统(贾李蓉，于彤，崔蒙，等.中医药学语言系统研究进展[J].中国数字医学，2014,9(10):57-62)构建了中医药知识图谱(贾李蓉，刘静，于彤，等.中医药知识图谱构建[J].医学信息学杂志，2015,36(8):51-59)；上海曙光医院和华东理工大学构建了中医药知识图谱(阮彤，孙程琳，王昊奋，等.中医药知识图谱构建与应用[J].医学信息学杂志，2016,37(4):8-13)；