知识图谱和深度学习在医疗中的应用
医疗知识图谱构建与应用共3篇
医疗知识图谱构建与应用共3篇医疗知识图谱构建与应用1医疗知识图谱构建与应用随着人口老龄化和疾病多样化的趋势，医疗领域的知识需求也越来越高。
但传统的医学知识管理方式已经无法满足现代医学的快速发展和应用。
因此，医学知识图谱作为一种新型的知识管理方式逐渐受到广泛关注和应用。
医疗知识图谱是通过语义关系将医学知识整合起来并形成关联结构的一种知识表示形式。
它旨在构建起一个包含各类医学概念的结构化与可视化知识库，可应用于医疗科研、临床决策制定、健康管理等领域。
医疗知识图谱的构建一般包括两个步骤，即知识抽取和知识整合。
知识抽取是指从大量医学文献、医学专利、临床实践记录等数据中提取出有用的医学实体和其相互关系，如药品、疾病、症状、治疗方法等。
常用的自然语言处理技术包括命名实体识别（NER）、实体关系抽取（RE）、事件提取等。
知识整合是指将抽取到的实体和关系通过语义关联，建立起一个结构化的知识图谱。
目前主流的知识整合方法包括基于规则的方法、基于概率图模型的方法和基于向量空间表示的方法等。
医疗知识图谱的应用非常广泛。
在医学科研方面，可以利用医疗知识图谱进行疾病生物标志物的预测、药物副作用的评估、新药研发等。
在临床决策制定方面，可以借助医疗知识图谱快速准确地定位患者病情，给出治疗方案。
在健康管理方面，可以利用医疗知识图谱对个体化健康数据进行分析和预测，实现精准医疗。
此外，医疗知识图谱还可以应用于医疗智能问答、医学教育等领域。
但医疗知识图谱的应用也存在一些挑战和限制。
首先，医学领域准确度和规范性要求十分高，因此需要建立专业人员维护医疗知识图谱以保证其准确性。
其次，医学知识的更新速度较快，因此医疗知识图谱需要不断更新、优化以适应新知识的快速应用。
总之，医疗知识图谱是一种十分有前景的知识管理方式，它通过整合和掌握海量的医学知识，帮助医护人员快速、高效地做出决策，提高医疗服务质量。
未来随着人工智能技术与医学的深度融合和发展，医疗知识图谱有望在医学领域发挥更加广泛和深远的作用医疗知识图谱是应用人工智能技术促进医学领域发展的重要手段，它为医学科研、临床决策制定、健康管理等方面提供了有效的支持。
医学信息化中的医疗知识图谱技术研究
医学信息化中的医疗知识图谱技术研究随着信息时代的发展，医学信息化的发展也越来越成熟。
医学知识的积累和传播已不再是单一的书面资料传输，而是借助大数据等新技术实现智能化的传递和处理。
在医学信息化中，医疗知识图谱技术是一种新型的、重要的技术手段。
本文将就医疗知识图谱技术的概念、特点和应用等方面进行分析。
一、医疗知识图谱技术的概念医疗知识图谱技术是指医学领域中基于知识图谱技术构建、管理和应用的应用系统。
医疗知识图谱技术依托于大数据、人工智能等新一代信息技术，可以高效地整合、管理和解析海量的医疗数据，实现对医学试验、诊断、治疗等全过程的自动化管理和辅助决策。
二、医疗知识图谱技术的特点1. 知识整合：医学领域的知识分散、繁杂，各个领域之间存在着交叉与重叠，通过构建知识图谱，可以将所有相关知识框架化、整合化，从而提高知识的可理解性、可访问性和可利用性。
2. 深度学习：医疗知识图谱技术可以通过深度学习的方式，自动提取医学数据中的关系并进行建模，从而得到更加高效、准确的知识。
3. 智能化应用：医疗知识图谱技术可以将最新的医学研究成果、医疗行业的信息和数据以及相关法律政策等多方面知识进行整合，为医疗决策提供智能、实时的依据。
三、医疗知识图谱技术的应用医疗知识图谱技术在医学领域中有着广泛的应用，以下将列举几个典型案例。
1. 医学诊断：医疗知识图谱技术可以在诊断过程中，利用深度学习技术自动提取病例中的各种数据并进行整理和分析，最终达到更加准确的诊断结果。
2. 智能咨询：利用大数据和人工智能技术实现对用户进行健康咨询，并利用医疗知识图谱技术，对用户提供更加全面的医学信息。
3. 疾病治疗：医疗知识图谱技术可以通过对不同病例的分析和医学教材的整合，为医生提供疾病治疗方案，从而帮助患者获得更加全面的医疗服务和治疗选择。
4. 医学研究：医疗知识图谱技术可以将不同实验结果整合在一起，通过人工智能技术在其中寻找关联和规律，并为医学研究提供智能化的决策基础。
知识图谱在医学领域中的应用与发展趋势
知识图谱在医学领域中的应用与发展趋势随着人工智能的快速发展，知识图谱也逐渐走进了医学领域。
知识图谱是一种用于描述人类知识的结构化图形化模型，可以将大量的实体、属性和关系进行有效地表示，解决了传统的知识表示方法的不足，使得医学领域的知识能够更加清晰、准确地呈现。
接下来，本文就围绕知识图谱在医学领域的应用与发展趋势展开讨论。
一、知识图谱在医学领域中的应用（一）辅助医生进行诊断知识图谱可以将医学领域大量的知识表现为结构化图形化模型，形成“知识之林”，并结合机器学习等技术，辅助医生进行相关疾病的诊断。
例如，医生可以根据患者的临床表现和化验结果等信息，在知识图谱中进行查询，从中找到相应的疾病并进行筛选和比对，从而得出最终的诊断结果。
（二）支持疾病预测和干预知识图谱可以结合各种数据源（如患者基本信息、诊断结果、药品信息等），进行预测和干预相关疾病。
例如，在研究心血管疾病的预测和干预时，可以从知识图谱中提取相关的疾病、药品、遗传因素等信息，通过机器学习等技术进行分析和预测患者是否会得到心血管疾病，并给出相应的预防建议和干预方案。
（三）辅助药物研发在药物研发方面，知识图谱可以帮助优化药物开发的整个流程，降低药物研发的时间和成本。
例如，知识图谱可以将药物的化学结构、药理学性质等重要信息进行结构化，并定位到潜在的疾病和靶点，为药物的筛选和设计提供重要的参考。
二、知识图谱在医学领域的发展趋势（一）深度学习和知识图谱的融合随着深度学习的逐渐成熟和广泛应用，深度学习和知识图谱的融合将成为医学领域的未来趋势。
深度学习可以对海量的数据进行分类和生成，而知识图谱可以将这些数据在结构化模型中进行表达和存储，从而建立大规模的知识库，支持更为精准的医学诊断和治疗。
（二）移动医疗与知识图谱的集成移动医疗已经成为新型医疗模式的代表，同时知识图谱也提供了一个全新的视角，可以将其成功地集成在移动医疗平台中。
知识图谱可以将各类医疗数据、诊疗规范、病历信息等内容进行关系建模，实现个性化的医疗诊断、预防和干预，为移动医疗提供更易用的支持。
智慧医疗中的医疗知识图谱构建技术研究
智慧医疗中的医疗知识图谱构建技术研究在智慧医疗的时代，医疗领域的知识图谱构建技术成为医疗大数据分析和决策的核心支撑技术。
医疗知识图谱可以提供完整、准确、可信的医疗信息，为医疗科学研究和医学教育提供便利，同时也可以帮助病人准确理解自己的病情，寻找最合适的治疗方案。
一、医疗知识图谱概念和应用医疗知识图谱是将医疗领域的知识组织成一张结构化的图谱，其中包含了医学实体、医疗知识、医学概念等丰富信息，并通过图谱可视化展示。
医疗知识图谱是智慧医疗的核心技术之一，它可以帮助医护人员更快、更准确地获取医疗知识，为临床决策提供支持，也可以为医药研究提供数据支撑。
医疗知识图谱的应用场景主要包括以下几个方面：1.病历自动标注：将病历记录转换为结构化数据，便于数据挖掘和应用。
2.知识检索：通过医疗知识图谱的可视化，让医护人员更快找到需要的关键信息。
3.医学教育：将医学知识组织成知识点，为医学教育提供协助。
4.疾病分类和诊断：通过提取症状、检查结果等信息，进行疾病的自动分类和诊断。
二、医疗知识图谱构建步骤医疗知识图谱的构建包括以下三个主要步骤：数据预处理、知识抽取和知识融合。
1.数据预处理：医疗领域的数据通常为非结构化数据，需要进行数据清洗和预处理，包括文本去重、自然语言处理和实体识别等。
2.知识抽取：在数据预处理完成后，需要通过文本挖掘技术进一步提取出医学实体、医学知识和概念等信息，即知识抽取。
3.知识融合：将抽取的知识融合到医疗知识图谱中，生成结构化的知识图谱，并通过图谱可视化展示。
三、医疗知识图谱构建技术研究进展随着人工智能技术的发展，医疗知识图谱构建技术也在不断进步。
目前，重点关注的是如何实现更加精准和高效的知识抽取和融合。
1.深度学习技术：深度学习技术在医疗知识图谱构建中有着广泛的应用，其中最常用的技术是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以实现对医学实体、医学概念的自动提取和抽取。
2.本体学习技术：本体学习技术是一种基于形式化知识表示的技术，能够对非结构化的医学信息进行层次化表示，从而实现对知识的分类、推理和查询。
医疗知识图谱构建方法与应用探讨
医疗知识图谱构建方法与应用探讨随着人们对健康的关注度增加，医疗领域也面临着巨大的挑战。
医疗知识图谱的构建和应用成为了解决医疗领域问题的一种重要方式。
本文将探讨医疗知识图谱的构建方法以及其在医疗领域的应用。
一、医疗知识图谱构建方法1. 数据收集和清洗构建医疗知识图谱的第一步是收集和清洗数据。
医疗领域的数据非常庞大和复杂，包括病历、医学文献、诊断规范等。
可以通过爬虫技术从医疗数据库、公开数据集以及互联网上收集数据，并对数据进行清洗处理，去除重复和无关的信息。
2. 实体和关系抽取在构建知识图谱之前，需要对数据进行实体和关系的抽取。
实体抽取是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如疾病、药物、医院等。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，如疾病与症状的关系、药物与副作用的关系等。
可以借助自然语言处理技术，如命名实体识别和关系抽取，来进行实体和关系的自动化抽取。
3. 知识表示和存储在抽取出实体和关系后，需要将其进行表示和存储，以便于后续的查询和推理。
知识表示可以采用图结构，将实体表示为节点，关系表示为边。
知识存储可以使用图数据库等技术，如Neo4j、TinkerPop等，来存储和管理知识图谱。
4. 知识扩充和更新构建医疗知识图谱是一个持续的过程，需要不断地扩充和更新知识。
可以通过自动化的方式从新的数据源中获取新的知识，并将其与现有的知识进行融合。
此外，还可以利用人工智能技术，如机器学习和深度学习，来自动化地扩充和更新知识。
二、医疗知识图谱的应用1. 疾病诊断和治疗辅助医疗知识图谱可以帮助医生在疾病诊断和治疗上提供辅助。
通过将病人的症状与知识图谱中的疾病和治疗关联起来，医生可以快速地找到可能的诊断和治疗方案，并做出准确的决策。
此外，医疗知识图谱还可以通过回答医生的问题或者提供相关的知识来支持医生的决策。
2. 医学研究和科学发现医疗知识图谱可以帮助医学研究人员进行科学发现和知识获取。
通过分析知识图谱中的实体和关系，可以发现疾病之间的关联、药物的作用机制等。
基于医学领域的知识图谱
基于医学领域的知识图谱医学领域的知识图谱是指将医学领域的知识进行结构化、编码和链接，形成一个系统化的图谱，便于医学研究人员、临床医生和患者获取所需的医学知识。
知识图谱可以帮助我们更好地理解医学领域的复杂知识体系，提高医学研究和临床实践的效率和精度。
本文将介绍基于医学领域的知识图谱的制作过程、应用价值以及未来发展趋势。
一、知识图谱的制作过程1. 知识图谱的数据收集知识图谱的制作首先需要进行大量的医学数据收集工作，这些数据可以包括医学文献、临床试验数据、病例数据、医学专家知识、医学诊疗指南、药物信息等。
这些数据往往来自于多个不同的来源，需要进行结构化和标准化处理，以便于后续的知识图谱构建。
2. 知识图谱的数据整合医学领域的知识数据种类繁多，格式也各不相同，需要进行数据整合和清洗工作，以建立统一的数据模型。
还需要进行数据链接和关联分析，找出数据之间的内在联系和规律，建立数据之间的关联网络。
3. 知识图谱的模型构建在数据整合的基础上，需要进行知识图谱的模型构建工作。
这包括医学实体的建模、实体之间关系的建模、知识图谱的存储和查询模型等。
通常采用的技术包括本体论、图数据库等。
这一步需要丰富的医学背景知识和信息学技术知识。
4. 知识图谱的可视化展示最后一步是对知识图谱进行可视化展示，将结构化的医学知识以图谱的形式呈现出来。
这样可以让医学研究人员、临床医生和患者更直观地了解医学知识的结构和内在关系，提高知识获取和应用的效率。
二、知识图谱在医学领域的应用1. 医学研究知识图谱可以帮助医学研究人员更好地理解医学领域的复杂知识体系，发现新的研究方向和研究思路。
知识图谱还可以帮助医学研究人员更好地进行文献检索和研究成果的分析，提高研究的效率和精度。
2. 临床决策支持临床医生在面对疑难病例时，可以通过知识图谱获取相关的疾病、症状、诊疗方案等信息，为临床决策提供支持。
这可以帮助医生更快地做出正确的诊断和治疗方案，提高医疗水平。
知识图谱在医学领域的研究现状分析
第１３卷㊀第５期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．５㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年５月㊀Ｍａｙ２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０５－００３２－０８中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ知识图谱在医学领域的研究现状分析郑增亮１，蔡晓琼１，苏前敏１，黄继汉２（１上海工程技术大学电子电气工程学院，上海２０１６２０；２上海中医药大学药物临床研究中心，上海２０１２０３）摘㊀要：本文针对国内外知识图谱在医学领域的研究进行可视化分析，对比国内和国外研究的热点和异同，以期推动中国知识图谱在医学领域的研究㊂以ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ上刊载的 知识图谱在医学领域研究 主题相关核心文献作为数据来源，运用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化软件进行文献计量分析㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量随着时间推移，呈现不断增长的趋势㊂新的方法㊁技术如大数据㊁人工智能，深度学习不断应用到医学领域的知识图谱中，但国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内侧重于理论研究，国外侧重于实际应用㊂关键词：知识图谱；医学领域；可视化ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄＺＨＥＮＧＺｅｎｇｌｉａｎｇ１，ＣＡＩＸｉａｏｑｉｏｎｇ１，ＳＵＱｉａｎｍｉｎ１，ＨＵＡＮＧＪｉｈａｎ２（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ；２ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＤｒｕｇＣｌｉｎｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ，ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈ，ｗｉｔｈａｖｉｅｗｔｏｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｃｏｒｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｔｏｐｉｃｏｆ＂ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ＂ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎＣＮＫＩａｎｄＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅｗａｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ａｎｄｔｈｅｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇＣｉｔｅＳｐａｃｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｓｃｈｏｌａｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄｈａｓｓｈｏｗｎａｇｒｏｗｉｎｇｔｒｅｎｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．Ｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｂｉｇｄａｔａ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄ，ｂｕｔｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ｗｉｔｈＣｈｉｎａｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓｏｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ；ｍｅｄｉｃｉｎｅ；ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ基金项目： 十三五 国家科技重大专项（２０１８ＺＸ０９７１１００１－００９－０１１）；科技创新２０３０重大项目（２０２０ＡＡＡ０１０９３００）㊂作者简介：郑增亮（１９９６－），男，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱㊁大数据；苏前敏（１９７４－），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：生物医学信息处理㊁智能信息处理㊂通讯作者：苏前敏㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｓｕｑｍ＠ｓｕｅｓ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０５－２８０㊀引㊀言随着移动互联网㊁物联网㊁云计算等技术的不断发展，数据的类型和规模以前所未有的速度增长，社会各个领域都步入大数据时代［１］㊂在医学领域，伴随着医学信息化系统的发展，积累了规模可观的医学大数据，但这些数据并没有发挥应有的价值，如何从巨量复杂的数据中快速提取最有价值的信息，是制约当前医学大数据分析的关键问题［２］㊂近年来，知识图谱在工业界和学术界都得到了广泛的应用，成为最有效的知识集成方法之一［３］㊂知识图谱作为一种新型的知识表示形式，可以对错综复杂的文本数据进行有效的加工㊁处理㊁整合，转化为简单㊁清晰的三元组，最后聚合大量的知识，从而实现知识的快速响应和推理㊂一个完整的知识图谱的构建需要经历知识建模㊁知识存储㊁知识抽取㊁知识融合㊁知识计算和知识应用等阶段［４］㊂近年来，Ｆｒｅｅｂａｓｅ和ＤＢｐｅｄｉａ这样的大型知识图谱在众多下游应用中发挥了重要作用，引发了学术界和工业界的广泛关注㊂为了更全面分析知识图谱在医学领域的研究现状和趋势㊁对比研究热点，本文通过检索ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ中２０１２ ２０２１年与知识图谱在医学领域研究主题相关的核心期刊为数据来源，导入ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软件进行文献计量可视化分析，旨在为中国的知识图谱在医学领域的研究提供参考建议㊂１㊀数据与方法１．１㊀数据来源中国知网（ＣＮＫＩ）是目前世界上最大的连续动态更新的学术期刊全文数据库，因此对ＣＮＫＩ数据库的学术期刊进行检索㊂２０１２年５月１７日，Ｇｏｏｇｌｅ正式提出了知识图谱（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验，２０１３年以后开始在学术界和业界普及［５］㊂故本文高级检索条件设置为：主题＝知识图谱，检索时间设置为：２０１２ ２０２１年，来源类别设置为：北大核心期刊㊁ＣＳＳＣＩ期刊及ＣＳＣＤ期刊，根据检索结果，继续在检索结果中检索，设置主题＝ 医学 ｏｒ主题＝ 医疗 ｏｒ主题＝ 疾病 ，总计２２０条数据㊂以科学引文数据库ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ（ＷｏＳ）核心合集为数据源，基本检索条件１设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ；文献类型＝Ａｒｔｉｃｌｅ，Ｒｅｖｉｅｗ；语种＝Ｅｎｇｌｉｓｈ；自定义年份：２０１２－０１－０１到２０２１－１２－３１ ；基本检索条件２设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐ∗ ，其余检索条件同条件１；基本检索条件３设置为： 主题＝Ｍｅｄｉｃａｌ∗ ，其它条件同条件１㊂条件１检索到数据６０１９条，条件２检索到数据２５４３９条，条件３检索到数据４９３２９２条㊂根据条件１㊁２㊁３检索的结果进行高级检索，高级检索条件４：（＃１）ＯＲ（＃２）；高级检索条件５：（＃３）ＡＮＤ＃４㊂高级检索条件４检索到数据３０７８４条，高级检索条件５检索到数据１２５１条㊂由于选择了精确匹配且在检索条件中限定了文献类型，而ＷｏＳ数据库入库时也对文献类型进行了筛选分类，故检索获得的１２５１篇文献全部纳入本研究㊂１．２㊀研究方法本文以中国知网（ＣＮＫＩ）和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库核心合集收录的相关文献为研究对象，对国内外 知识图谱在医学领域研究 相关文献进行分析探究；利用文献分析工具ＣｉｔｅＳｐａｃｅ对国内外该领域的研究现状和研究热点进行可视化分析；最后，综合对比国内外该领域研究现状和研究热点，提出相关建议㊂１．３㊀检索结果截止２０２１年１１月６日，从ＣＮＫＩ核心期刊库检索出相关的文献２２０条，国内医学领域应用知识图谱的研究较少，从ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心期刊数据库检索出相关文献１２５１篇，相对于国内的研究，国外在该领域的研究投入较多㊂２㊀国内知识图谱在医学领域研究现状和热点分析２．１㊀发文量ＣＮＫＩ检索出该领域研究的学术论文２２０篇，从时间序列上来看，２０１２ ２０２１年，国内知识图谱在医学领域研究整体发文量呈增长趋势如图１所示㊂２０１２ ２０１４年该领域发文量增长缓慢，原因为国内知识图谱在医学领域研究处于起步阶段；２０１４年以后，该领域发文量增长速度较快；２０２０年达５３篇，增长率高达７０．９％学科领域的发文量在一定程度上可以反映该学科的发展程度和研究水平，该数据表明国内知识图谱在医学领域正处于较快发展阶段，知识图谱研究已引起了相关研究者的关注㊂国外文献数量30025020015010050发文量年份2012201320142015201620172018201920202021图１㊀发文量随时间变化趋势Ｆｉｇ．１㊀Ｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ２．２㊀作者和研究机构分析对作者和研究机构进行分析，有助于整体把握中国知识图谱在医学领域开展研究的作者和机构分布态势㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件进行可视化分析，获得该领域研究者的合作关系如图２所示，节点半径越大表示相应发文量越多㊂㊀㊀对论文发表的作者进行统计分析见表１㊂表中列出了知识图谱在医学领域研究发表论文数量前１０位的作者㊂普莱斯定律能够有效评价学者研究成果的影响力，定律指出相同主题中论文数量的一半是由具有较高生产力的作者群体所写，并且作者集合的数量约等于所有作者总数的平方根，计算公式（１）：Ｍｐ＝０．７４９㊀Ｎｐｍａｘ（１）式中Ｎｐｍａｘ表示发文量㊂按取整原则，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者㊂３３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图２㊀国内作者合作关系图Ｆｉｇ．２㊀Ｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ表１㊀国内作者发文量统计Ｔａｂ．１㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者５２０２０昝红英５２０２０张坤丽４２０２０穗志方４２０１４张持晨３２０２０关同峰３２０１７孙国涛３２０１４苏纯惠３２０１４郑建中３２０１９奥德玛３２０１４胡伟红㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得机构合作关系图如图３所示，图中节点半径越大表示该机构与其他机构合作次数越多㊁发文量越多㊂由图３可知，中国知识图谱在医学领域的研究主要集中在高校和研究所，且主要集中于信息情报工程学院和医学院，其中郑州大学信息工程学院和鹏城实验室发文量最多，说明这两所研究机构对知识图谱在医学领域的研究比较重视，而且合作密切，在该领域科研力量强大；其次是中国中医科学院中医临床基础医学研究所㊁华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院㊁华南理工大学工商管理学院等㊂２．３㊀国内研究热点和研究前沿分析研究热点和研究前沿常来源于新的科学发现或学科进展，是科学研究中最先进㊁最有发展潜力的研４３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀究主题或研究领域［６］㊂关键词词频共现可揭示文献所属领域研究主题的热点分布并揭示其内在联系和演进规律［７］㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ绘制关键词词频共现时序图如图４所示，进而展现知识图谱在医学领域研究热点和趋势㊂时序图节点的大小代表出现频次，频次较多的关键词或名词短语在一定程度上代表该领域的研究热点［８］㊂关键词时序图中关键词表示该关键词首次出现的时间，字体或节点大小客观反映知识图谱在医学领域研究持续的热度，节点越大说明该方向研究持续的热度越久㊂图３㊀机构合作关系图谱Ｆｉｇ．３㊀Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｐ㊀㊀图４从左向右时间从２０１２年依次递增，最大的节点是 知识图谱 ，表明 知识图谱 热度在２０１２年一直持续；其次是 研究热点 ， 可视化 ， 共词分析 方面的热度比较持久；在 大数据 ㊁ 人工智能 词条出现后， 实体抽取 ㊁ 实体关系 和 实体识别 等关键词集中涌现，深度学习也应用于医学领域的知识图谱研究，说明随着前沿技术的应用，医学领域知识图谱的研究有了更深层次的发展；近年来知识图谱开始应用于 医养结合 ㊁ 临终关怀 ㊁ 养老院 等相关的养老服务，说明养老方向是近年国内医学知识图谱研究的一个趋势㊂５３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图４㊀国内研究关键词时序图Ｆｉｇ．４㊀Ｔｉｍｅｌｉｎｅｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｓ３㊀国际研究热点和研究前沿分析３．１㊀发文量ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库中检索出知识图谱在医学领域研究方面的文献１２５１篇㊂从时间序列上来看，２０１２－２０２１年，国外知识图谱在医学领域的研究的发文量整体呈增长趋势，每年的发文量总体大于国内的发文量，在２０２０年增长最快，增长率为４８．４５％㊂总体表明，国外知识图谱在医学领域的研究正处于不断发展的阶段㊂３．２㊀作者和研究机构分析对国外高产作者进行统计，见表２㊂依据普莱斯定律，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者，共计７７位，共发表论文１６２篇，占所有论文总数的１２．９５％，表明领域内合作度较小，作者发文都集中在自己的小圈子㊂可见国外在该领域研究的高产作者带头作用还未形成，且排名前十的作者中中国学者占据了６位，表明国内知识图谱在医学领域的研究处于国际前沿㊂㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得国外该领域研究者的合作关系图以及国外机构合作关系图，如图５㊁图６所示㊂由图５可知，国外作者间的合作度比较低，倾向于在自己的圈子中开展研究；由图６可知，国外知识图谱在医学领域的研究机构主要集中在高校，加拿大多伦多大学（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｏｒｏｎｔｏ）发文量最多，其次依次是加拿大的麦克马斯特大学（ＭｃＭａｓｔｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁美国的约翰斯㊃霍普金斯大学（ＪｏｈｎｓＨｏｐｋｉｎｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁加拿大的麦吉尔大学（ＭｃＧｉｌｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）等㊂在发文量前十的国外机构中，加拿大的高校占据四席，且排名前二的都是隶属于加拿大的机构，表明加拿大高校在该领域的研究投入较多，在国际处于领先地位㊂表２㊀国外作者发文量统计Ｔａｂ．２㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者４２０１４ＣＬＯＶＩＳＦＯＧＵＥＭ４２０１４ＢＥＲＮＡＲＤＫＡＭＳＵＦＯＧＵＥＭ３２０１２ＥＬＰＩＮＩＫＩＩＰＡＰＡＧＥＯＲＧＩＯＵ３２０２０ＢＵＺＨＯＵＴＡＮＧ３２０２０ＹＡＮＧＬＩ３２０２０ＪＵＮＹＡＮ２２０２１ＴＡＯＬＩＵ２２０２０ＺＨＥＹＵＷＡＮＧ２２０１５ＡＤＡＭＬＥＥＧＯＲＤＯＮ２２０１８ＡＩＬＩＡＮＺＨＡＮＧ６３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀图５㊀国外作者合作关系图Ｆｉｇ．５㊀Ｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎｃｈａｒｔ图６㊀国外机构合作关系图Ｆｉｇ．６㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ７３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析３．３㊀研究热点和前沿分析利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ构建关键词共现时序图，构建的关键词共现时序图包括３３９个节点，１７８６条连线如图７所示㊂可以看到ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ（知识）㊁ｓｙｓｔｅｍ（系统）㊁Ｃａｒｅ（护理）㊁ｍｏｄｅｌ（模型）㊁ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理）㊁ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育）㊁ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育）㊁ｄｉｓｅａｓｅ（疾病）㊁ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类）㊁ｉｍｐａｃｔ（影响）１０个热点词汇，显示当前国外在该领域的研究主题比较广㊂与国内的发展趋势相近，在２０１９年以后，出现了大数据㊁人工智能㊁预测等词汇，表明当前国外的知识图谱在医学领域的研究延伸到了技术应用的深层次领域㊂图７㊀国外研究关键词共现时序图Ｆｉｇ．７㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｃｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｈａｒｔ４㊀国内外知识图谱在医学领域研究对比分析一篇文献的研究主题㊁研究方法等集中体现在关键词上，因此对一学科研究热点的探析可通过统计关键词的方法来进行研究，在ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化图谱中，突变词是指在较短时间内出现较多或使用频次增长率明显提高的词，可以反映出该领域的前沿动态［９］㊂关键词突现度可以反映一段时间内影响力较大的研究领域［１０］㊂利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ绘制关键词突显图来综合分析该领域的研究热点如图８所示㊂图８㊀关键词突显Ｆｉｇ．８㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｈｉｇｈｌｉｇｈｔ㊀㊀由图８可知，在研究内容方面，在知识图谱概念提出的前期，该领域 可视化 ㊁ 体系机构 ㊁ 学习 ㊁ 统计 等词出现较多，表明知识图谱研究初期，知识图谱在医学领域的研究大部分工作是利用知识图谱进行医学数据的统计㊂近几年，国内该领域逐渐出现 命名实体 ㊁ 抽取 ㊁ 分类 ㊁ 图数据８３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀库 等名词，可见随着科学技术的发展，医学领域的知识图谱正逐步构建起来㊂纵观国外知识图谱在医学领域的研究，从图概念㊁医学教育到药物的研发㊁病人的干预模式，而国内的研究则主要集中在统计和数据挖掘分析，值得注意的是中国知识图谱在养老服务中的研究比较深入㊂在研究深度方面，该领域的研究初期，国内外的研究热点主要集中在 统计 ㊁ 图概念 ㊁ 学习教育 领域的研究㊂随着时间推移，国外学者研究的主要方向在于知识图谱在 疾病 ㊁ 药物 ㊁ 干预方式 等领域的研究，国内主要注重于 大数据 ㊁ 数据挖掘 ㊁ 养老服务 领域的研究㊂最近研究的趋势都倾向于 人工智能｜ ， 实体抽取 ， 深度学习 等领域，表明知识图谱在医学领域的研究步入更深层次的阶段㊂在研究方向方面，国内知识图谱在医学领域研究关键词出现频次最高的为研究热点可视化（２６次）㊁文献计量（１３次）㊁深度学习（１０次）㊁研究前沿（６次）㊁人工智能（６次）㊁实体关系（５次）㊁大数据（４次）；国外关键词出现频次最高的为 ｓｙｓｔｅｍ（系统） （７０次）㊁ ｃａｒｅ（护理） （５９次）㊁ ｍｏｄｅｌ（模型） （５５次）㊁ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理） （５４次）㊁ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育） （４２次）㊁ ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育） （３９次）㊁ ｄｉｓｅａｓｅ（疾病） （３９次）㊁ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类） （３８次），说明国内的研究侧重于利用知识图谱相关技术进行医学领域知识的分析，并将前沿的技术应用到知识图谱中，而国外的研究侧重于把知识图谱应用到具体相关的应用，使其发挥实际作用，即国内知识图谱在医学领域的研究侧重于学术理论研究，国外研究侧重于实际应用㊂５ 结束语本研究借助文献计量学方法和Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件，对２０１２ ２０２１年ＣＮＫＩ和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库中收录的㊁以 知识图谱在医学领域研究 为主题的研究文献，从发表时间㊁作者机构及前沿热点视角进行统计分析，探讨国内外学者对于知识图谱在医学领域研究异同点，得出以下结论㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量正随着时间推移，呈现不断增长的趋势，并且国内外在该方面的研究逐渐步入更深层次的技术领域，新的方法技术正不断应用到医学领域的知识图谱中，包括 人工智能 ㊁ 大数据技术 ㊁ 深度学习 ，最近几年 实体抽取 ㊁ 实体融合 ㊁ 图数据库 等关键词不断涌出，表明医学领域的知识图谱正在逐步被构建㊂随着人工智能㊁大数据技术㊁机器学习和知识图谱逐步融合，构建完善的医学领域知识图谱，必定在医学辅助决策㊁辅助诊断㊁智慧医疗等方面发挥积极作用㊂从该领域作者发文量和作者所属机构的合作情况来看，该领域还未形成具有带头作用的机构或团体，在该领域的研究合作度较低，知识图谱在医学领域还有广阔的发展空间，各机构间加强合作，扩展自己的合作圈是在该领域快速取得成果的有效途径㊂领域发文最多的前１０作者中，国内的作者占据一多半，足以展现出中国知识图谱在医学领域的研究处于国际领先水平，中国许多优秀的学者倾向于把研究成果优先发表于国外的核心期刊中㊂在研究机构中，加拿大高校在该领域的研究投入较多，在该领域的科研实力较强㊂国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内学者在该领域的研究处于世界领先地位，未来利用大数据㊁人工智能㊁深度学习技术推进医学领域知识图谱的构建当前知识图谱在医学领域的研究趋势㊂国内学者加强合作，积极探索理论和应用相结合的方式方法，进一步深化研究，必然推动中国医学领域的全面发展㊂参考文献［１］ＬＩＧ，ＬＩＵＹ，ＣＡＩＨ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｇｄａｔａｉｎｍｅｄｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｃ］／／２０１８３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｍａｒｔＣｉｔｙａｎｄＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＳＣＳＥ）．ＩＥＥＥ，２０１８：７６３－７６５．［２］袁凯琦，邓扬，陈道源，等．医学知识图谱构建技术与研究进展［Ｊ］．计算机应用研究，２０１８，３５（７）：８．［３］ＹＡＮＪ，ＷＡＮＧＣ，ＣＨＥＮＧＷ，ｅｔａｌ．Ａｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１８，１２（１）：５５－７４．［４］朱超宇，刘雷．基于知识图谱的医学决策支持应用综述［Ｊ］．数据分析与知识发现，２０２０，４（１２）：２６－３２．［５］段宏．知识图谱构建技术综述［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１６，５３（３）：１９．［６］陈仕吉．科学研究前沿探测方法综述［Ｊ］．现代图书情报技术，２００９（９）：２８－３３．［７］孙雨生，陈卫．我国网格服务研究进展 基于ＣＮＫＩ（２００３－２０１２）的文献计量与知识图谱分析［Ｊ］．现代情报，２０１３，３３（７）：１０２－１１１．［８］安传艳，李同昇，翟洲燕，等．１９９２－２０１６年中国乡村旅游研究特征与趋势 基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ知识图谱分析［Ｊ］．地理科学进展，２０１８，３７（９）：３０－４４．［９］寇继虹，楼雯．概念图研究演进的知识图谱分析［Ｊ］．图书情报知识，２０１２（２）：１１７－１２３．［１０］李静，朱继民，武松．我国医学统计学课程研究热点及趋势的知识图谱分析［Ｊ］．中国卫生统计，２０２０，３７（２）：２８４－２８６．９３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析。
医学信息管理中的知识图谱应用与挑战
医学信息管理中的知识图谱应用与挑战知识图谱是一种以图结构来表示和存储知识的技术手段，它能够将不同领域的知识进行结构化整理，提供全面的知识检索和推理能力，对于复杂的医学信息管理具有重要的应用价值。
本文将分析医学信息管理中知识图谱的应用和面临的挑战。
一、医学信息管理中的知识图谱应用1. 医疗知识图谱构建与管理医学领域的知识十分庞杂，传统的文本检索难以满足大规模知识的整理和利用。
知识图谱可以将医学知识进行结构化表示，建立实体间的关联关系，实现命名实体识别、实体关系抽取和实体间关系的推理与推断。
通过构建医疗知识图谱，可以实现知识的自动化整理、语义解析和智能化推理，提高医学信息管理的效率和准确性。
2. 临床决策支持系统知识图谱可以将医学文献、临床实验数据、医生的专业知识等信息进行整合和挖掘，为临床决策提供支持。
通过建立医疗知识图谱，可以帮助医生准确诊断疾病、选择合适的治疗方案、提供个性化的医疗建议等，提高医疗决策的准确性和效率。
3. 医学教育和培训知识图谱可以将医学课程、教材、实验数据等进行整合和关联，为医学教育和培训提供支持。
通过构建医学教育知识图谱，可以实现教材内容的自动化整理和解析，为学生提供个性化的学习推荐和实践项目，提高医学教育和培训的效果和质量。
二、医学信息管理中的知识图谱挑战1. 数据质量和一致性构建医学知识图谱需要整合多个数据源，但不同数据源的数据质量和一致性存在差异。
例如，不同实体的命名和定义可能存在不同的描述，不同关系的标注和分类可能存在不一致等。
解决这一挑战需要建立统一的数据质量和一致性标准，通过数据清洗和集成等技术手段提高数据的质量和一致性。
2. 知识表示和表达医学知识包含大量的复杂概念和关系，传统的知识表示方法无法有效地表达和推理医学领域的知识。
寻找适合医学知识表示和表达的方法，既要考虑知识的表达能力，又要考虑计算效率和可解释性等因素。
目前，一些基于深度学习的表示学习方法已经在医学知识图谱的构建中取得了一定的应用效果。
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短问诊时间； “ 自诊” 就是患者在手机或PC 端通过人机交互完成智
能问诊，生成诊断报告；
感谢您的聆听
传统的文本处理方法 基于卷积神经网络的深度学习的文本处理方法
特征工程
训练集
文本预处理
特征提取
文本表示
分类器
第二章 医学智能分析的基础： 医学知识图谱
知识图谱 KG
Kg 表示形 式
特点
动态、清晰、直观 有效展示数据内部结构 有效展示数据之间关系 • 电商平台 功能 知识推理 基于逻辑（Logic ）的推理
Diseases
Symptoms
Medications
Modifiers
应用三：描述性诊断的后编码
ICD MS999 999 诊断 急性肠胃炎 发热 脑梗死 ICD I10 R50 I63 诊断 高血压病
发热
脑梗死
人工智能后结构化引擎
应用四：机器人随访
应用五：患者自我诊断
发展环境：医患沟通效率低与医生供给不足是医疗领域的两大难题， 深度基于学习技术的智能问诊在解决这两大难题方面有巨大的潜 力； 智能问诊系统包含“ 预问诊” 和“ 自诊” 两大功能。“ 预问诊” 就是 在患者完成挂号后的等待时间内，通过交互输入患者基本信息、症 状、既往病史、过敏史等信息，系统将初步形成诊断报告，大大缩
应用一：智能导诊机器人
发展环境：智能导诊是AI各大应用中的热门，技术相对成熟。医疗领域的导诊机器人主要基于人脸识别、语音识别、远 场识别等技术，通过人机交互，执行包括挂号、科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等功能。
应用二：文本病例的后结构化
NEJM Medical Concept Annotations – Attribute extractions
自然语言处理
机器学习
核心技术
深度学习
人工智能
抽取
转换
ETL 工 具
存储
加载
Hale Waihona Puke 取之于患者取之于医生
患者主索引
HIS数据
PACS 数据
LIS 数据
EMR 数据
大数据+ AI 服务
患者
大数据+ AI 辅助
医生
人工智能在医疗领域的两大挑战
自然语言处理与机器视觉
医疗自由文本识别
人工智能辅助阅片
传统文本处理方式与深度学习的对比
Hierarchical RNN Framework
w1 w2 w3 Eof
LSTM
LSTM
LSTM
LSTM
Word LSTM
w0
w1
w2
w3
Topic
1
Topic
1
Topic
Eof
Topic
Eof
Image
CNN
LSTM
LSTM
LSTM
LSTM
h
Sentence LSTM
s0
1
1
Eof
第四章 深度学习在临床 医疗中的应用
知识图谱应用
• 商业搜索引擎 • 问答系统
• 社交平台
• 医疗、教育、生物研究等领域
基于分布式表达方法
（ Distributed Representation ）
知识图谱 KG
方案-知识图谱
• 通过 SPO 三元组 的形式表示知识 < 主，谓，宾>
• 知识图谱中包含 点与边 的信息（包含不同的含义）
关系数 150 万 AI推断基础
实体
科室
一级科室
… 其他
症状 手术
第三章 深度学习生成 自然语言文本
Encoder-Decoder Framework
Encoder-Decoder Framework
At training time, the model is trained to maximize the likelihood of the next ground-truth word given the previous ground-truth word. At inference time, the model is expected to generate the entire sequence from scratch. This discrepancy makes generation brittle, as errors may accumulate along the way.
知识图谱和深度学习
在诊疗流程中的应用
CONTENT
01 深度学习与医疗 02 03 04 医学知识图谱
深度学习生成自然语言文本
深度学习在临床医疗中的应用
第一章 深度学习与医疗
人工智能 - 医疗的概述
用之于患者
智能导诊
问答系统
智能健康管理
语音电子
智能影像
科研系统
用之于医生
医疗应用 推荐用药
智能问诊
医疗知识图谱
点 含义包含：
疾病、药物、症状、辅 助检查、 科室、手术、部位等
多尿 边 含义包含： 症状 类别、临床表现、病因、 发病机制、 类型 糖尿病 疾病
科室、预防、药动学、
药理作用、鉴别、诊断 等
知识图谱 KG- 医疗知识图谱构建框架
医学智能分析的基础— 医学知识图谱
疾病 部位
关系
相关症状 相关药物 相关检查 可能疾病 诊断标准 治疗方案 鉴别诊断