医学知识图谱构建技术与研究进展

医学知识图谱是实现智慧医疗的基石,有望带来更高效精准的医疗服务。然而,现有知识图谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低,限制多,拓展性差等问题。针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,涵盖了医学知识表示、抽取、融合和推理以及质量评估五部分内容。此外,还介绍了医学知识图谱在信息检索、知识问答、智能诊断等医疗服务中的应用现状。最后,结合当前医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题,对其发展前景进行了展望。     

医学知识图谱研究与应用综述

医学数据数字化推进过程中，如何选择合适的技术来对医学数据进行高效处理和准确分析，是当今医学领域普遍面临的问题。利用具有优秀联想与推理能力的知识图谱技术来对医学数据进行处理与分析，能更好地实现智慧医疗、辅助诊断等应用。医学知识图谱的完整构建过程包括知识抽取、知识融合和知识推理。其中知识抽取可细分为实体抽取、关系抽取和属性抽取，知识融合则主要包括实体对齐和实体消歧。首先，对现今医学知识图谱的构建技术和实际应用进行归纳整理，针对每一具体构建过程阐明技术发展脉络。在此基础上，对相关技术进行介绍并说明其优点和局限性。其次，介绍几个已成熟运用的医学知识图谱。最后，根据知识图谱在医学领域的技术与应用现状，给出未来知识图谱可进行的技术兼应用性的研究方向。     

基于大数据技术的医学知识图谱构建方法

为了解决医学知识图谱中知识重复、知识质量良莠不齐、知识间关联不够明确等问题,本文提出了一种大数据驱动下的医学知识图谱构建方法,同时针对医学知识图谱集成、演进、增强方面进行图谱知识融合和补全操作。然后,简单介绍医学知识图谱在医学领域的几个重要应用以及相关的人工智能技术的支持。最后,结合当前我国医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题,对其发展前景进行了展望。     

基于EMR的乳腺肿瘤知识图谱构建研究

知识图谱作为一种描述实体及其联系的新方法,在医学领域也逐渐得到关注,出现了多种医学知识图谱。但是这些医学知识图谱的知识大多来源于公开的医学文献,较少涉及到EMR电子病历。EMR电子病历涵盖了医院各科室各病种的患者诊疗全过程数据,具有丰富的医疗事实知识,是医学知识图谱的重要知识来源。为此,以乳腺肿瘤这一具体病种为应用实例,结合知识图谱技术的基本原理,给出了乳腺肿瘤知识图谱的定义;结合上海交通大学医学院附属瑞金医院的实际EMR电子病历数据集,通过知识抽取技术从EMR中提取乳腺肿瘤医疗事实知识。在此基础上提出乳腺肿瘤知识图谱的构建方法。     

中文药品知识库的研究与构建

分类体系完善、药品信息全面的药品知识库能够为临床决策以及临床合理用药提供依据和支持。该文以国内的多个医药资源作为参考和数据来源,建立了药品库知识描述体系和分类体系,对药品进行标准化分类并形成详细的知识描述,构建了多来源的中文药品知识库(Chinese Medicine Knowledge Base,CMKB)。所构建的CMKB的分类包括27种一级类别和119种二级类别,从药品的适应证、用法用量等多个层面对14 141种药品进行描述并采用BiLSTM-CRF和T-BiLSTM-CRF模型将非结构化描述中的疾病实体进行了信息抽取,形成了对药品属性的结构化信息抽取,建立了药品实体与自动抽取的疾病实体之间的知识关联。所构建的CMKB能够与中文医学知识图谱进行连接,扩充药品信息,并能够为智能诊断和医疗问答等提供知识基础。     

面向农业知识图谱构建的文本实体标注准则构建及应用

随着农业大数据及智慧农业的发展,面对海量的农业文本数据,构建知识图谱等自然语言处理应用需求逐渐增长。目前,在农业领域的实体语料库及实体标注体系仍处于空白状态。对农业文本进行处理时,面临如何定义实体类别及范围等问题。基于此问题,以农业科学叙词表为科学依据,提出面向农业知识图谱构建的农业文本数据实体标注准则,涵盖了农作物、病虫草害等多种农业实体,以及基于该准则设置标注原则构建基于农业文本的自注释语料库,并进行实验验证,证明了该准则的有效性。该准则为农业实体语料库的构建提供可参考的标注规范,以及为农业实体识别提供语料支持。     

面向儿科疾病的命名实体及实体关系标注语料库构建及应用

当前医学语料库实体及实体关系的分类体系难以满足精准医学发展需求的问题,该文针对儿科疾病开展研究。在医学领域专家的指导下制定了适合儿科学的命名实体和实体关系的标注体系及详细标注规范;融合国内外相关医学标准资源,利用标注工具对298余万字儿科医学文本中实体及实体关系进行机器预标注、人工标注及人工校对,构建了面向儿科疾病的医学实体及关系语料库。所构建的语料库包含504种儿科常见疾病,共标注命名实体23 603个,实体关系36 513个,多轮标注一致性分别为0.85和0.82。基于该语料库构建了儿科医学知识图谱,并开发了基于知识图谱的儿科医学知识问答系统。     

中文症状知识库的建立与分析

构建大规模的知识库是人工智能、自然语言理解等领域的基础任务之一。症状作为描述病人的主观感受和诊断疾病的重要依据,更是优化智能导诊、医学问答等任务的重要因素。该文在现有的医学症状知识库研究的基础上,结合症状的概念、特征及在医学诊断中发挥的作用,构建了一个公开的中文症状知识库。该知识库从症状的本体分类、相关疾病、发作部位及多发人群等层面对相关属性进行了详细描述,涵盖了8 772种症状,共计146 631条属性关系。所构建的症状知识库(CSKB)是中文医学知识图谱的重要组成部分,并为KBQA、知识推理及决策支持等应用提供了数据基础。     

基于医疗知识图谱的并发症辅助诊断

为了实现文本描述中的快速并发症的准确预判,该文结合知识图谱、表示学习、深度神经网络等方法构建了一个并发症辅助诊断模型。该模型首先构建医疗领域的知识图谱,并通过知识表示模型对医疗领域知识进行编码,结合患者主诉文本获取患者症状实体的表示向量,再将患者主诉表示向量和指标表示向量通过CNN-DNN网络对并发症进行辅助诊断。实验选取了糖尿病的3种并发症: 高血压、糖尿病肾病和糖尿病视网膜病变作为测试。该文模型的准确率对比支持向量机、随机森林和单独的深度神经网络在高血压、糖尿病肾病和糖尿病视网膜病变上分别提高了5%、5%、14%和27%、6%、9%,说明该文模型能够充分融合医疗知识图谱和深度学习技术,对提高并发症的诊断起到积极作用。     

面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足, 本文提出了一种 面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用, 目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示, 利用基于知识图谱 的垂直检索技术, 解决故障排查和定位困难的问题. 首先, 文章基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库, 并构 建知识本体模型. 其次, 采用面向非结构化文本的知识抽取模型, 将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽 取出来. 最后, 利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建. 在所构建的知识图谱中, 探索并实现了 知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用, 展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.     

知识图谱研究综述

知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库,是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前,知识图谱的内涵还不够清晰;且因建档不全,已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此,本文给出知识图谱的定义,辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础,知识图谱是本体的实例化;本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础,促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法,以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.     

知识图谱在海洋领域的应用及前景分析综述

知识图谱主要用于从复杂数据中抽取出关键信息以生成关系网络,其对于复杂关系出色的识别能力以及对于数据较强的描述能力使得知识图谱技术具有很高的应用价值。为给知识图谱在海洋领域的应用提供理论支撑,对知识图谱相关技术进行了总体概述。阐述Citespace文献分析工具的出色应用,针对海洋领域半结构化和非结构化数据抽取技术进行了系统整理,并分析了诸如命名实体识别、关系抽取、事件抽取、知识融合以及知识推理等关键性技术的原理及后续改进,对海洋领域应用知识图谱技术的落地场景及未来前景进行总结与展望。     

多模态知识图谱构建与应用研究综述

为了总结前人工作,给相关研究者提供思路,首先讨论了当前多模态知识图谱的基本概念,然后从图数据库和知识图谱这两个角度介绍了多模态知识图谱的构建工作,并总结了两种主要方法的思路.还分析了多模态知识图谱的构建和应用中的关键技术和相关工作,如多模态信息提取、表示学习和实体链接.此外,列举了多模态知识图谱在四种场景中的应用,包括推荐系统、跨模态检索、人机交互和跨模态数据管理.最后,从四个方面展望了多模态知识图谱的发展前景.     

基于知识图的领域本体构建方法

提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。     

领域知识图谱研究综述

知识图谱由Google公司提出, 作为增强其搜索功能的知识库, 在近几年得到了迅速发展. 随着知识图谱价值不断地被发掘, 各类领域知识图谱也迅速建设起来. 本文通过领域知识图谱和通用知识图谱的对比来清晰化领域知识图谱的定义, 介绍了领域知识图谱的架构, 并以医学知识图谱为例讲解了领域知识图谱的构建技术. 最后, 本文介绍了当前热门的领域知识图谱的发展状况和应用, 对当前领域知识图谱状况进行了较为全面的总结.     

细粒度苹果病虫害知识图谱构建研究

鉴于现有农业知识图谱对病虫害防治相关实体、关系刻画不够细致的问题,以苹果病虫害知识图谱构建为例,研究细粒度农业知识图谱的构建方法。对苹果病虫害知识的实体类型和关系种类进行细粒度定义,共划分出19种实体类别和22种实体关系,以此为基础标注并构建了苹果病虫害知识图谱数据集AppleKG。使用APD-CA模型对苹果病虫害领域命名实体进行识别,使用ED-ARE模型对实体关系进行抽取。实验结果表明,该文模型在命名实体识别和关系抽取两项子任务中的F1值分别达到了93.08%和94.73%。使用Neo4j数据库对知识图谱进行了存储和可视化,并就细粒度苹果病虫害知识图谱可以为精准病虫害信息查询、智能辅助诊断等下游任务提供底层技术支撑进行了讨论。     

国内垂直领域知识图谱发展现状与展望

为了充分展现国内在垂直知识图谱领域研究的现状,以垂直领域知识图谱为研究对象对其发展现状和趋势进行综述.对垂直领域知识图谱的定义和分类、架构和关键技术的发展现状进行了详细论述;针对垂直领域知识图谱的具体应用进行了论述,并以学术信息知识图谱和医药卫生知识图谱为例进行了详细介绍.最后对垂直领域知识图谱发展中存在的问题和对策以及未来的趋势进行了探讨.