[发明专利]应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法

说明书

本发明公开了应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法，涉及医疗技术领域，通过获取用户的医疗就诊数据，对医疗就诊数据进行处理，从而对医疗就诊数据内的实体进行属性定义，并根据属性定义，再获得实体目标的属性定义后，即获得疾病类型、症状以及体征数据的属性定义，分别生成对应的属性图谱，根据所获得的属性图谱获得不同的同级层疾病类型以及对应的医疗数据层，将医疗数据层进行对齐融合，获得医疗知识图谱，再通过设置检索端口，通过关键字检索，快速从医疗知识图谱中快速获得所需要的图谱内容，使得用户在对知识图谱的使用过程中，更加具有专一性。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体是应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法。

背景技术

知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。目前，知识图谱在医疗领域的应用是基于医疗知识图谱的人机问答，相关技术多是通过提取用户的问题中的关键词作为知识点，并在数据库内部进行一对一的实体映射来找出知识点的对应项，然后将对应项作为答案反馈给用户；

公开号为CN108986871A的专利公开了一种智慧医疗知识图谱的构建方法，包括如下步骤：A、获取病历数据，并提取病历中识别的医疗实体；B、对病历数据和提取到的医疗实体进行预处理，获取病人和医疗实体的共现矩阵；C、采用朴素贝叶斯模型计算获取步骤B中共现矩阵中每对节点之间关系存在的置信度值IMPT，或采用NoisyOR模型计算获取步骤B中共现矩阵中每对节点之间关系存在的置信度值IMPT；D、对步骤C中计算获得的所有置信度值按照从大到小进行排名，以前n个或置信度置大于某一阀值的关系为边，以所有的医疗实体为节点构建智慧医疗知识图谱；

公开号为CN108492887A的专利公开了一种医疗知识图谱构建方法及装置，能够充分利用数据驱动和知识驱动来构建知识图谱，解决临床上相同类型的医疗实体间联系不紧密的技术问题。该方法包括：通过自然语言处理技术分词从医疗资料中抽取目标实体；根据Apriori算法确定指定类实体的频繁项集，得到所述指定类的实体组；将所述目标实体以及所述实体组作为知识图谱中的节点，计算每一节点之间的强度指标，得到医疗知识图谱；将构建的所述医疗知识图谱存储在Neo4j图数据库中。

在现有技术，医疗知识图谱的建立和使用对医疗发展具有重要意义，但是医疗图谱的使用过程中，由于知识图谱内所含有的医疗数据知识庞大，且往往不同的医疗数据之间存在内在联系，在使用过程中，用户往往无法从庞大的知识图谱内快速获得自己想要的内容部分，为此，现提供应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法。

发明内容

本发明的目的在于提供应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：应用于医疗数据处理的知识图谱构建方法，包括以下步骤：

步骤一：构建用户医疗数据平台，并获取用户的医疗就诊数据；

步骤二：对所获得的用户的医疗就诊数据进行处理，对医疗就诊的数据的属性进行定义；

步骤三：根据医疗就诊数据定义的属性，生成属性图谱，并将不同的属性图谱进行关联；

步骤四：根据关联后的属性图谱生成不同的医疗数据层，并将各个医疗数据层进行对齐融合，获得医疗知识图谱。

进一步的，所述用户医疗数据平台的构建过程包括：

设置信息注册端口，用户通过信息注册端口进行个人信息注册验证；

用户在进入用户医疗数据平台后，根据该用户的个人基本信息，建立个人信息库，并将该用户的所有医疗就诊数据导入该个人信息库内，并在用户医疗数据平台内进行保存。

进一步的，用户通过信息注册端口进行个人信息注册验证的过程包括：