[发明专利]一种面向临床检验医学的知识图谱系统

说明书

本发明提供的一种面向临床检验医学的知识图谱系统，涉及知识图谱领域。本发明知识图谱应用层不仅包含知识图谱可视互动端，还包含知识图谱问答互动端，使用者能通过语音、文字等方式进行知识问答，通过知识词典对较为明显的知识进行抽取，从而减少机器模型抽取的工作量，再通过机器抽取剩余的知识，最后结合人工进行核查，由于人工仅需进行保留、删除的二分操作，故其工作量大大减少，通过加入极少的人工便能得到较好的知识抽取准确度；采用RDF三元组结构主要是这种结构简单直接，可以和知识图谱(对象，关系，对象)的三元结构相对应，通过Jena数据库能对SPO三元组数据进行更好的管理和操作。

技术领域

本发明涉及知识图谱领域，尤其涉及一种面向临床检验医学的知识图谱系统。

背景技术

临床检验医学是建立在基础医学与临床医学之间的桥梁学科，涉及到医学各领域的相关知识。由血液学、生物化学、人体寄生学、微生物学、免疫学等多基础学科所组成，是医疗卫生工作的重要组成部分。它是以检验医学为基础，多学科相互渗透、交叉配合的综合性应用学科。涉及化学、物理学、生物学、光学、统计学、人工智能学、免疫学、微生物学、遗传学、分子生物学等多种自然学科。90年代开始，临床检验医学专业快速发展，学科建设空前活跃，检验学科已经从医学检验向临床检验医学方向发展，成为一门独立的学科。临床检验医学本科阶段所设计的主要专业课就包括：分子生物学基础、临床检验医学基础、临床生物化学、临床血液学、临床输血学、临床微生物学、临床免疫学、人体寄生学、实用诊断学、临床检验质量管理等课程。我们不难看出，临床检验医学所涉及到的专业知识广泛、知识结构复杂，若不进行进一步的知识处理，很难让学习者牢固掌握这些知识和相互的关系。

为此，公开号为：CN110059195A的发明申请公开了一种基于LIS的医学检验知识图谱构建方法，包括：概念层设计、实例层学习和LIS知识图谱的应用；具体为，将LIS系统中的真实记录作为知识库，对知识领域的概念集进行设计，强调概念及概念关系的形式表达；从大量的LIS系统记录中抽取与概念层相匹配的医学检验事实，提取出医学检验实体与关系，并以三元组的形式存储，从而得到最终的医学检验知识图谱；并将医学检验知识图谱应用于检验查询和合理检验两个方面。基于医学检验文献与LIS中的真实数据构建医学检验知识图谱，完善了通用医学知识图谱，可更好地服务于高层次的人工智能医疗应用；同时，作为医生的辅助查询工具，提高医生的工作效率，并开拓LIS系统的应用场景。

近年来，越来越多的领域运用到了人工智能，通过与人工智能机器人进行自然语言对话，就能获得

因此，有必要提供一种面向临床检验医学的知识图谱系统来解决上述技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种面向临床检验医学的知识图谱系统，包括知识图谱基础层和知识图谱应用层；

所述知识图谱基础层用于描述临床检验医学知识图谱中各知识的实体、关系和属性信息，而知识的实体、关系和属性信息以结构化数据形式进行保存，并提供给知识图谱应用层进行信息抽取；

所述知识图谱应用层包括知识图谱可视互动端和知识图谱问答互动端；所述知识图谱可视互动端通过对知识图谱基础层进行信息抽取，并对抽取内容进行图形化重构，得到交互知识图谱；交互知识图谱通过块对象描述实体和属性，通过线对象描述各块对象之间的关系结构；用户能在不改变原本信息结构和内容的情况下，对块对象和线对象进行拖拽、查看、调用、缩放和重置操作；

所述知识图谱问答互动端通过自然语言与用户进行问答互动；根据问答互动对图谱基础层中对应信息进行抽取，并以自然语言将抽取信息进行输出；其中，所述知识图谱问答互动端通过自然语意理解端对问答互动进行语意理解，通过自然语言生成端进行问答互动。

作为更进一步的解决方案，所述知识图谱基础层部署在云端上，通过API向知识图谱应用层提供知识图谱的知识信息；包括数据录入端、数据预处理端、知识抽取端和知识图谱存储端；