当知识图谱遇到医疗行业：挑战、关键技术与应用
知识图谱在智能医疗领域的应用研究
知识图谱在智能医疗领域的应用研究随着大数据技术的不断发展和智能化医疗的逐步普及，知识图谱技术在智能医疗领域的应用也越来越广泛。
知识图谱是基于语义网技术的一种语义表示模型，能够把各类知识元素进行语义化描述、规范化的管理和检索，使得医疗机构、医生、患者之间的交互变得更加友好和高效。
一、智慧医疗需要知识图谱支持智慧医疗在提高效率、降低成本、提高医疗质量方面起到了重要的作用。
知识图谱技术可以对现有的医疗信息进行结构化、语义化的整理，在此基础上进行深度挖掘和分析，例如进行医疗知识领域的推理、模型训练、医疗诊断、医学检验等方面的应用，为智慧医疗提供更加丰富和高质量的数据支撑。
二、知识图谱在智能问诊系统中的应用智能问诊系统是智能医疗领域应用较早的一项技术，其主要作用是通过分析患者的症状、疾病史等信息，提供一系列的医学诊疗建议和服务。
知识图谱技术可以将不同的病例信息进行高效整合，通过语义网络的方式研究疾病诊断、病因分析、应对方案等方面的问题，提供面向个性化的智能问诊、患者群体分析、预防控制等方面的应用。
三、知识图谱在医疗大数据中的应用医疗大数据是指通过对大量的医疗信息进行数字化、可视化、语义化处理后，在医学研究、临床应用等方面发挥巨大作用。
由于医疗领域数据形式和数量多样，存在数据来源极为爆炸的情况，因此需要用到大数据技术和知识图谱技术。
在医疗大数据领域，知识图谱可以协助医务人员实现高效智能医学分析、数据挖掘和数据可视化，帮助医务工作者快速准确的找到目标数据和信息，提高临床治疗效果。
四、知识图谱在医疗知识管理中的应用医疗数据知识管理涵盖了医疗知识产生、提供、质量管理和共享等方面。
医生在实际工作中可能会遇到各种问题，经验举一反三，因此医疗知识的管理显得尤为重要。
在此过程中，知识图谱技术可以对结构化的医学信息资源进行多维度的统计和建模，同时结合自然语言处理技术和机器学习技术，从而提高医学知识的质量和规范性，使医疗数据知识管理更加科学化和流程化。
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。
知识图谱在医疗领域的应用
知识图谱在医疗领域的应用一、引言当前，随着人类社会的不断发展，人们在医疗领域所面临的问题也越来越严重，从医生的诊断到药物的研制，都需要大量的知识储备和处理。
而知识图谱正是一个将人类知识整合、连接、探索、推理的重要工具。
本文将探讨知识图谱在医疗领域的应用。
二、什么是知识图谱知识图谱是指一种利用语义网络对现实世界的知识进行建模的图谱。
它不仅包括实体，还包含实体之间的属性、关系和事件等元素，同时强调其知识的语义和结构化，以支持人工智能的推理和机器学习。
相较于传统的数据库技术，知识图谱更注重知识的整合与关联性的处理，可以实现相对复杂的查询。
三、知识图谱在医疗领域的应用1. 患者管理通过知识图谱可以实现对患者病历的全面管理，包括症状、检查、诊断、治疗方法、预后等方面的综合分析。
同时，还可以实现患者基因和环境信息的记录和分析。
这样的管理可以帮助医生更好地掌握患者情况，对病情进行全面评估和治疗方案的制定。
2. 疾病诊断和治疗知识图谱可以整合医学文献、专家经验和临床数据，快速推导出患者可能患有的疾病类型。
通过对疾病诊断的准确性的提高，进一步提高医生的治疗效率；同时，还可以对治疗方案的优化起到积极作用。
3. 新药研发新药研发需要大量的药理学和化学知识。
知识图谱可以把这些知识整合在一起，加速药物研究和开发的速度。
通过对不同查询节点的关联分析，实现对关键药物组分、药物的生物合成和药物代谢途径等方面的分析，为药物研发提供全方面的参考。
4. 医疗资源管理医疗资源丰富，但同时也分散、重复且使用效率低下。
通过知识图谱的构建和挖掘，可以实现医疗资源的集成和优化分配，提高医疗资源的利用效率和医疗服务的质量。
四、结论当前，知识图谱在医疗领域的应用已经被广泛认可，并在不同的领域和层面得到了实践和推广。
在未来的发展中，知识图谱将会扮演着越来越重要的角色。
相信在不久的将来，知识图谱将在医疗领域的临床实践、科学研究、医疗资源应用和新技术开发等方面得到更加广泛的应用。
知识图谱构建及其在医疗行业应用研究
知识图谱构建及其在医疗行业应用研究随着大数据技术的快速发展，知识图谱作为一种新型的智能数据处理方式，越来越被各个行业所借鉴和应用。
在医疗行业中，知识图谱也被广泛应用于疾病诊断、药物研发、临床决策等方面，极大地提高了医疗行业的效率和质量。
一、知识图谱构建知识图谱的构建需要从数据收集和数据处理两个方面入手。
数据收集需要基于领域知识和数据挖掘技术获取相关数据源，并将其清洗、标注、验证，以保证数据的质量和准确性。
数据处理则需要基于自然语言处理、图论、机器学习等技术，将数据转化为一种计算机可读的结构化表示形式，再通过大规模图算法和分布式计算平台进行处理，最终生成一张有机的、富有内涵的知识图谱。
在知识图谱构建的过程中，还需要考虑如何处理不同来源、不同格式的数据、如何处理数据的重复和冲突、如何保证数据的实时性和更新性等问题。
此外，知识图谱的应用也需要考虑不同领域的语义差异、不同领域的标准规范等问题。
二、知识图谱在医疗行业中的应用1、疾病诊断知识图谱可以帮助医生快速、准确地找到可能的疾病、症状、病因等信息，为疾病诊断提供参考。
例如，医生可以通过输入病人的临床症状，系统可以快速查询出可能的疾病，并给出相应的排除诊断意见，这样可以大大提高病人接受诊断的速度和准确性。
2、药物研发知识图谱可以帮助药物研发企业快速定位和分析药物的适应症、作用机理、临床试验等信息，并快速筛选候选药物，提高药物的研发效率和成功率。
例如，通过分析药物作用机理、化学结构等信息，可以快速筛选出具备某些特定化学结构的化合物，这些化合物很可能具备同类药物中未发现的独特特性。
3、临床决策知识图谱可以帮助医生根据病人的基因型、临床表现、病史等信息，预测疾病的可能进程，给出治疗方案、手术方案等建议，促进临床决策的科学化和个性化。
例如，可以建立基于知识图谱的病人风险评估模型，根据个体的遗传背景、生活环境等因素，评估疾病的风险程度，以便病人更好地预防和治疗疾病。
知识图谱技术在医学诊断中的应用探究
知识图谱技术在医学诊断中的应用探究近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱技术在医学领域的应用越来越受到关注。
知识图谱，是一种将大规模的、异构的数据和知识进行统一建模的技术，可以帮助医生快速有效地获取与医学诊断相关的信息。
本文将探究知识图谱技术在医学诊断中的应用。
一、医学数据的异构性及知识图谱的优势医学数据通常包括影像学数据、电子病历、生理参数等多种类型，每种类型的数据格式和结构都不同，数据来源也是多样化的。
而知识图谱技术能够将这些不同类型的数据和知识进行统一建模，形成一个可视化、可查询的图谱，使医生可以快速定位和获取需要的信息。
知识图谱具有以下优势：1.实现数据集成和一体化管理，可以有效减少数据冗余和数据孤立现象，提高医学数据的利用率。
2.知识图谱采用图形化的方式展示数据和知识之间的关联，使医生更加直观地了解慢性病的发病机制。
3.知识图谱可以随着知识的更新而进行动态更新，保证了知识库的实时性和可靠性。
二、知识图谱在医学诊断中的应用1.基于知识图谱的临床辅助诊断在现有的临床诊断问题中，医生们通常需要针对患者的个体情况和病史来做出决策。
而基于知识图谱的临床辅助诊断技术，可以为医生提供个性化的诊疗建议，减少误诊和漏诊的情况。
同时，知识图谱技术也可以根据患者的特殊情况，从复杂的医学数据库中挖掘出特定的诊断和治疗方案，以提高准确性和效率。
2.基于知识图谱的医疗知识管理系统随着医学领域的快速发展，医学知识也日新月异。
而医生需要掌握大规模的医学知识和技术，以便做出准确的诊断和治疗。
基于知识图谱的医疗知识管理系统可以有效地管理医学知识，对医生进行智能推荐，从而提高医疗效率和准确性。
3.基于知识图谱的生命科学研究生命科学研究中，有许多重要的关系需要精确地描述和映射，这对于研究生物系统的复杂性和理解相关疾病的发病机制至关重要。
基于知识图谱技术，可以建立关系网络，并将不同维度的数据融合，为研究生命科学提供有力的工具。
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。
知识图谱在医疗领域的应用分析
知识图谱在医疗领域的应用分析近年来，随着人工智能技术在各个行业的逐渐普及，知识图谱作为人工智能技术的重要支撑之一，也得到了越来越广泛的应用。
在医疗领域，知识图谱的应用尤其值得关注和探索。
本文将就知识图谱在医疗领域中的应用进行分析和阐述。
一、知识图谱的基本概念知识图谱是一种将人类知识组织并建模成图谱的结构化知识库，其本质是对各种信息和知识进行语义化处理、归类和组织，以便于机器对这些知识进行理解和处理。
知识图谱在医疗领域中的应用可以打破医疗领域各方面互相孤立的状态，将患者、疾病、医疗机构等各方面的信息进行统一建模和管理。
二、知识图谱在医疗领域的应用（一）医疗知识库知识图谱可以将各种医疗知识进行细粒度的分类和组织，包括治疗方案、医学知识、药品信息等。
医生可以通过使用知识图谱来获取最新的医疗知识，并根据这些知识为患者进行治疗。
（二）医疗协同知识图谱可以将医保、药店、医院、医生等各方面的数据整合在一起，促进医疗协同，为患者提供更好的医疗服务。
例如，医生可以在知识图谱中查找药品的信息，从而减少不必要的临床试验。
患者也可以通过知识图谱来了解最适合自己的医疗服务和药品信息。
（三）疾病预测知识图谱可以收集和整合各种疾病的相关信息，通过机器学习算法进行深度学习和自动推理，从而进行疾病预测。
例如，知识图谱可以结合患者的症状、体征、生活方式等信息，帮助医生更快速、更准确地对患者的疾病进行诊断和预测。
（四）医疗图谱医疗图谱是指医疗资源的空间组织架构和地理位置等信息的可视化呈现，通过知识图谱的支持，可以更好地把握医疗流程和资源。
例如，医生可以通过知识图谱了解到特定患者的医疗流程和资源分配情况，从而对患者进行细致的关注和服务。
三、知识图谱应用面临的挑战与解决方案（一）多源异构数据整合在知识图谱的构建过程中，需要整合来自不同数据源的信息，但是这些信息又具有异构性，难以进行统一整合和组织，因此构建高质量的知识图谱需要解决多源异构数据整合的难题。
知识图谱在医疗领域的应用和推广
知识图谱在医疗领域的应用和推广一、知识图谱简介知识图谱(Knowledge Graph)是谷歌公司在2012年提出的概念，是一种语义网络，为智能搜索提供更具深度的语义信息。
由于它基于万维网，具有海量数据，能够结构化、可视化表达数据之间复杂的关系，具有更强的语义表达和数据挖掘能力。
二、知识图谱在医疗领域的应用2.1 临床医学应用知识图谱可以用来构建患者病例分析系统、新药研发和治疗方案推荐系统等。
基于病人的症状、体检结果、病史等信息，可以建立一个表示患者健康状态的知识图谱。
通过对医学相关的数据进行语义建模，进而实现对医学知识的表达和挖掘，使医疗助手具备能够触达更广泛、更真实的健康数据并进行组合的能力。
2.2 医学影像分析应用医学影像中有大量的图像数据，但是医生分析缺乏一个标准的方法，因此医生之间的诊断认知存在一定差异。
知识图谱可以将医学影像中的数据结构化，将一些非常规和偶然的发现标准化，可以为医生提供更加准确的诊断工具，降低误诊率和漏诊率。
2.3 医学文本自动化处理应用目前，在大量的医学文本中，包含了丰富的医学知识和信息，但是这些信息分散在不同的病例记录中，而且缺乏完整的语义关系。
知识图谱可以将医学文本之间的语义关系提取出来，实现对医学文本的信息建模和挖掘。
三、知识图谱的推广难点3.1 运维难度知识图谱建设需要消耗大量的人力、物力，需要运维人员的不断维护。
运维难度大，错误率高，需要经常性更新和维护，才能保证知识图谱的准确性和完整性。
运维人员高昂的工资支出和技术投入也会成为一定的负担。
3.2 数据来源困难构建知识图谱需要大量的数据来源，但是在医疗领域由于隐私等原因，患者的病历等信息难以获取。
另外，获取到的信息质量也可能不够高，这些都会影响知识图谱的准确性。
3.3 缺乏业务领域专家知识图谱构建过程中需要有严格的专业知识，而目前缺乏相关领域的专家，这也是构建过程中的一大瓶颈。
四、结论和展望随着人们对医学知识图谱认识的逐渐深入和推广的不断发展，医学领域的各类企业和组织对其应用和发展也会日益密切。
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属性 药材名称 药材编号
规格 …
类型 数值型 数值型 数值型
…
来源 处理后的《药品
库.xlsx》 《药品库.xlsx》
药品说明书
…
多策略学习
自监督学习 基于规则
利用不同数据源之间的冗余信息，使用较易 抽取的信息（结构化数据库）来辅助抽取那 些不易抽取的信息。
封装器
子图提取 基于统计
知识抽取：病历结构化
智能问答
针对用户输入的自然语言 进行理解，从知识图谱中 或目标数据中给出用户问 题的答案。
可视化决策支持
通过提供统一的图形接口 ，结合可视化、推理、检 索等，为用户提供信息获 取的入口。
当知识图谱遇 到医疗行业 挑战、关键技
术与应用
▍医疗行业的现状与机遇 ▍行业知识图谱的关键技术
▍医疗知识图谱应用
胃肠道疼痛 阿司匹林
安定片 抑郁
胃肠道疼痛 肠胃不适 胃溃疡 消化道出血
多动 激动 攻击 发怒
Waston评估知识的置信度
抽取 学习 测试 经验
问题
搜索
什么样的基 • 药物的副作用 因会促使结 • 实验室记录 肠癌的形成？ • 基因
• 发表刊物
文本抽 取
分值& 权重
• 数量 • 相关性 • 关系 • 领域事实/业务
虚拟医生
医疗知识图谱应用：知识服务平台
针对中医药知识体系系统梳理 、建模和展示
以图形可视化方式展示核心概 念之间的关系
辅助中医专家厘清学术发展脉 络，浏览中医知识，发现知识 点之间的联系。
与阅读文献等手段相比，可大 幅度节约知识检索获取时间。
医疗知识图谱应用：药物发现（1）
Apple Watch Ticwatch
智能家居 智能厨房
私人助理遇 到医疗行业 挑战、关键技
术与应用
▍医疗行业的现状与机遇
▍行业知识图谱的关键技术
▍医疗知识图谱应用
行业知识图谱生命周期
01 知识建模
常用方法
自顶向下的方法：专家手工编辑形成数据模式 自底向上的方法：
知识建模：本体知识库结构设计
SNOMED CT（Systematized Nomenclature of Medicine -- Clinical Terms）医学系统命名法－临床术语， 是当前国际上广为使用的一种临床医 学术语标准。提供了一套全面统一的 医学术语系统，涵盖大多数方面的临 床信息，如疾病、症状、指标、操作、 微生物、药物等
面向某一特定领域 基于行业数据构建 “基于语义技术的行业知识库” 强调知识的深度 潜在使用者是行业人员
行业知识图谱助力人工白
IBM Watson Health
语义搜索
聊天机器人
决策支持
S
行业目标——数据治理的效与用
效
知识统一建模 多源异构数据整合 数据更新友好 知识协同编辑管理
知识 图谱
用
人机交互式BI 可视化分析 决策支持 智能问答
什么是知识图谱？
知识图谱(Knowledge Graph) 于2012年5月首先由Google提出
知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念，以及它们 之间的关联关系。其中：
国外医疗知识图谱案例： IBM Waston
通过对医学文献进行打分评级，迅速整 理病患医疗记录，以提高肿瘤学家的工 作效率；
通过分析海量医学文献，确定个性化诊 疗方案，助力肿瘤学家为患者提供高质 量、循证型癌症治疗方案；
通过美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心获得 世界顶级肿瘤学专业国际水准肿瘤治疗 专业知识。
• 每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为标识符； • 每个属性—值对用来刻画实体的内在特性，而关系用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
现实世界中有多种类型的事物
事物之间有多种类型的链接
通用知识图谱 VS 行业知识图谱
通用知识图谱
面向通用领域 以常识性知识为主 “结构化的百科知识” 强调知识的广度 使用者是普通用户
No Size Fits All
没有一种通用的存储方案能够解 决所有问题
整体原则
• 基础存储支ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ灵活 • 基础存储可扩展、高可用 • 按需要进行数据分割 • 适时使用缓存和索引 • 善于利用现有成熟存储 • 保持图形部分数据的精简 • 不在图中作统计分析计算
05 知识计算
图挖掘计算
基于本体的推理 基于规则的推理
“医疗”+ 知识图谱应用
语义搜索
应用层
问答
决策支持
可视化分析
图计算
能力层
推理
资源标引
语义计算
融合
实体对齐
图谱构建层
Schema融合
知识更新
冲突管理
获取
文本抽取
D2R
知识建模
助力升级
药物发现 轻问诊
辅助诊断 医疗行情分析
赋能
搜索范式 智能问答 知识服务 迁移
业务知识输入
专家专业知识 行业积累
解析
数据处理层
规则
表现：Waston通过短时间分析海量语料， 给出精准答案
抽取
共现关系表
基因网络
学习
测试
经验
• 从两个不同的概念中选择实体（即， 疾病/基因）
• 可视化共现关系 • 利用统计数据确定交叉点 • 深入查看数据
• 选择两个或多个感兴趣的基因 • 查看关系网 • 展示关系的强度、性质、距离 • 有色向量表示相互作用的性质 • 悬停在关系上查看证据
• 安定可引起抑郁、自杀意念、多动、激 动、攻击、发怒……
胃肠道疼痛 阿司匹林
安定片 抑郁
基于专家知识进行图谱扩展
抽取 学习 测试 经验
构谱建建知W识知ats图识on谱图构
胃肠道疼痛
阿司匹林 安定片
专专家家介介入 入
药物不只有一 种副作用
抑郁
W基a于tso标n知应注识用进图注行谱释扩&展提炼
针对诊断与治疗环节的医疗机器人
医疗知识图谱应用：辅助诊断（2）
病情理解
知识库
电子病历
智
病症识别
能
语
义
病症实体链接
处
理
系
统
疾病特征描述对齐
胸闷 体温高于正常温度
（发热）
咳嗽
疾病特征
医疗知识图谱应用：辅助诊断（3）
备选诊断生成
疾 病
疾病概念
A0 1
A0 1. 00 1
02 知识获取
从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识存入到知识图谱。
结构化数据 半结构化数据
链接数据 图映射
数据库 D2R转换
表格 列表
包装器
知识图谱
RDF三元组 多元组事件 时序信息
Infobox
纯文本数据
信息抽取
知识抽取的方法：多策略学习方法
多数据源：结构化数据、 半结构数据、文本数据
知识融合——疾病库知识的融合
知识离线融合-识别sameAs关系
标签
摘要 信息框
主题
知识融合——疾病库知识的融合
知识在线融合-知识卡片
04 知识存储
知识图谱数据存储需要完成的基本数据存储：
三元组知识的存储 事件信息的存储 时态信息的存储 使用知识图谱组织的数据的存储
知识图谱上层应用需要支持：
03 知识融合
数据模式层融合
• 概念合并 • 概念上下位关系合并 • 概念的属性定义合并
数据层融合
• 实体合并 • 实体属性融合 • 冲突检测与解决
知识融合需要考虑什么
• 实现不同来源、不同形态数据的融合 • 海量数据的高效融合 • 新增知识的实时融合 • 多语言的融合
行业知识图谱的数据模式通常采用自顶向下和自底向上结合的方式，因此基本都经过人工 的校验，保证了可靠性； 因此，知识融合的关键任务在数据层的融合。
Open PHACTS 新药物发现
欧盟重大联合攻关项目 面向药物研发的开放数据访问平台开发，其核心技术就是采用语义技术为有关 研究人员提供高效的数据访问技术环境的支持。
医疗知识图谱应用：药物发现（2）
医疗知识图谱应用：药物发现（3）
医疗知识图谱应用：辅助诊断（1）
医疗大数据诊疗，其中包括基于认知 计算，以IBM Watson for Oncology 为代表的的辅助诊疗解决方案
医疗知识图谱应用：轻问诊（2）
智能问答 告诉我你的症状是什么？
我觉得疲劳，而且头疼、关节疼，还伴随有呕吐。 据我所知，你很可能患了登革热！
患者
虚拟医生
医疗知识图谱应用：轻问诊（3）
智能问答
虚拟医生使用Wiki数据知识 虚拟医生
医疗知识图谱应用：轻问诊（4）
智能问答 虚拟医生使用Wiki数据知识
知识推理 知识快速查询 图实时计算
事件及时序知识存储方案
S.
P.
O.
C.
张三
拥有
就医记录 2017.05.08
2017.05.08
张三
就医记录2018.01.20
诊断结 果
胁痛
2018.01.20
…
…
…
通过第四元来进行时间的存储
S.
张三
就医记录2018.01.20 就医记录2018.01.20
件 • 事件 = 相关动词 • 规则 = 一个药品对应
一个副作用
• 阿司匹林的抗血栓作用能够减少心机梗 死的风险
• 已知副作用包括：胃肠道疼痛、肠胃不 适、胃溃疡、消化道出血
• 安定和安定是苯二氮卓类衍生物，用于 治疗焦虑，肌肉痉挛
• 安定片，又名地西泮片，是苯二氮卓类 精神药物，常用于医治焦虑、肌肉痉挛