医学一体化语言系统(UMLS)

合集下载

网上医学搜索引擎与网上医学数据库简介

网上医学搜索引擎与网上医学数据库简介
网上医学搜索引擎与网上医学数据库简介
一、医学医学搜索引擎
由于不同通用搜索引擎的专业及检索机制不同,对搜索页面数量的限制不同,对于每个提问的检索时间或搜索用词也有不同要求,这就使得不同搜索引擎之间的检索会有不同的结果。虽然国外一些大型搜索引擎致力于扩大搜索网页的数量,但没有任何一个可以搜索超过16%的网上资源。此外,无效链接和更新周期的限制,网络存在过时信息。这使得通过搜索引擎查找医学专业所需信息相当困难。因此,广大网络用户、教学、医疗科研人员如能以医学搜索引擎和WEB医学权威数据库为检索起点,就可以获得较高质量的因特网医学信息。现简要介绍一些主要国外医学搜索引擎,供大家参考,具体检索方法可在使用中摸索提高。
In Process Citations是一个临时性医学文献数据库。它每天都在不断地接受新数据,为用户提供基本的文献条目和文摘。其文献条目在标引和加工后每周向MEDLINE提供一次更新。
Publisher Suppled Citations是由期刊出版商将电子版期刊直接发送给PubMed形成的数据库。每条记录均标有[Record as supplied by publisher]的标识,这些记录每天都在不停地向In Process Citations数据库中传送。一旦被追加至In Process Citations数据库中,将被赋予一个MEDLINEUI号和[MEDLINE record in process]标识,原来的[Record as supplied by publisher]被取消。
(八)CliniWeb International(/cliniweb)
由美国Oregon Health Sciences(OHSU)1995年研制开发,是一个基于一体化医学语言系统(UMLS)――医学主题词树状结构表疾病分类体系的临床医学引擎,收录1万多个临床医学网站和网页。内含的Saphire International98是一个用于查找UMLS超级叙词表的搜索引擎,可以用英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语和俄语进行检索,为从主题分类途径检索提供了较合适的入口。

文献检索复习题

文献检索复习题

一、名词解释(20分,每题4分)1、标准文献:是标准化工作的产物,是一种具有约束力的法律文献,同时也是生产和科研的共同依据。

2、科技期刊属于周期性出版物,具有品种多、数量大、报道速度快、内容新颖、能及时反映当前科技水平的特点。

科技期刊是人们传递科技信息,交流学术思想使用的最基本、最广泛的手段。

是一类重要的文献源。

3、信息的存储就是将搜集到的一次信息,经过着录其特征而形成的款目,并将这些款目组织起来成为二次信息的过程。

4、:中国法是一部等级体系分类法,按照从一般到具体、从简单到复杂的原则,进行划分和概括,形成了一个秩序井然、层层展开的概论等级体系。

5、文献工整理将大量分散的、无序的原文文献加以帅选,加工整理,按文献特征进行提炼、浓缩、简化、编译成系统的工具性文献。

如文摘、索引、书目。

填空(30分,每空1分)二、1. 获取原文的途径有以下四种:通过期刊主办机构或出版机构网站获取原文、通过搜索引擎获取原文、通过全文数据库获取原文和通过免费电子期刊网站获取原文。

2. 科研论文文题的构成要素有: 明确研究对象、突出研究目的、标明研究方法和阐述主要贡献3. 论文的正文包括五大部分:前言、方法、参考文献、结果和讨论。

4. 文献按载体可划分为:印刷型文献、缩微型文献、机读型文献、实物型文献、声像型文献。

5.期刊的文献特征有:刊名和编辑单位不变、定期出版,多为双月刊、有连续编号、一般不再版和重印6. CNKI数字图书馆提供多种检索途径:导航检索、主题词检索、二次检索、检索途径、高级检索。

7. 存储信息的主要形式为文献。

8. 记录知识或信息的物质载体叫文献。

三、单项选择题(请将正确答案的序号填在括号内,每题2分,共20分)BADCC CBCCB ACCCA1. 广义的信息检索包含两个过程()A 检索与利用B 存储与检索C 存储与利用D 检索与报道2. 下列哪种文献属于一次文献( )A 科技报告B 百科全书C 综述D 文摘3. 下列哪种文献属于二次文献( )A 专利文献B 学位论文C 会议文献D 索引4. 下列哪种文献属于三次文献( )A 标准文献B 学位论文C 数据手册D 文摘5. 少量载有某一学科大量有关文献的叫()A 科技图书B 科技期刊C 核心期刊D 科技报告6. 以下作为检索工具的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献7. 系统化了的信息叫()A 情报B 知识C 载体D 文献8. 以下作为检索对象的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献9. 以下作为情报研究成果的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献10. 广义的信息检索包含两个过程()A 检索与利用B 存储与检索C 存储与利用D 检索与报道11. 国际标准书号定长为()位数字A 10B 12C 8D 912. 期刊论文记录中的“文献出处”字段是指:()A 论文的整理B 论文整理的工作单位C 刊载论文的期刊名称及年卷期、起止页码D 收录论文的数据库13. 按执行功能分,下列不属于标准文献的是:()A 强制性标准文献B 一般性标准文献C 基础标准文献D 推荐标准文献14. 以下检索出文献最少的检索式是()A a and bB a and b or cC a and b and cD (a or b) and c15. 《中国图书分类法》(简称《中图法》)是我国常用的分类法,要检索数理科学方面的图书,需要在()类目下查找。

一体化医学语言系统 (UNIFIED MEDICAL LANGUAGE SYSTEM, UMLS)

一体化医学语言系统 (UNIFIED MEDICAL LANGUAGE SYSTEM, UMLS)
自然现象或过程自然现象或过程影响影响自然现象或过程自然现象或过程解剖学异常解剖学异常影响影响生理功能生理功能生物学功能生物学功能影响影响生物体生物体relatedconceptsfilemrrelrelatedconceptsfile概述概述专家词典是为满足专家词典是为满足专家专家自然语言处理系统自然语言处理系统对词汇对词汇信息的需求而开发的信息的需求而开发的每条词或术语包括专家自然语言处理系统所必须的句每条词或术语包括专家自然语言处理系统所必须的句法法形态及字型信息形态及字型信息
《中图法》 《MeSH》 《ICD》
第三节:语义网络
语义类型:
语义网络为超级词表中的每个概念至少提供一 种语义类型
通过134种语义类型,为在超级词表中的所有概 念提供一种目录组织结构。
Macroaggregated Albumin
第三节:语义网络
语义类型
语义类型的结构是等级制的,其顶层分为“物”和“事” 两大类,由此层层展开。
由于术语Atrial Fibrillaion 和 术语Auricular Fibrillation 是
同义词,因此都连接到同一 个CUI。
CUI
C0004238
LUI L0004238
Atrial Fibrillation Atrial fibrillations
Atrial Fibrillation Atrial Fibrillations Auricular fibrillation
每一个语义类型有一个等级号。如“诊断过程”的等级 号是B1·3·1·2。
此外,每一个语义类型还赋予一个语义类型代码,这些 码并无实质意义。
第三节:语义网络
第三节:语义网络
A 物 (T107) 1.实质性物(T072) 1.生物体 (T001) 1.植物 (T002) 1. 海藻(T003) 2.真菌(T004) 3.病毒(T005) 4.立克次氏体或衣原体(T006) 5.细菌(T007) 6.动物(T008) 1.无脊椎动物(T009) 2.有脊椎动物(T010) 1.两栖类(T011) 2.鸟类(T012) 3.鱼类(T013) 4.爬行动物(T014) 5. 哺乳动物(T015)

医疗知识库概念架构

医疗知识库概念架构

医疗知识库1 知识库1.1概念知识库是知识工程中结构化,易操作,易利用,全面有组织的知识集群,是针对某一(或某些)领域问题求解的需要,采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。

这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据,由专家经验得到的启发式知识,如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。

1.2特点1)知识库中的知识根据它们的应用领域特征、背景特征(获取时的背景信息)、使用特征、属性特征等而被构成便于利用的、有结构的组织形式。

知识片一般是模块化的。

2)知识库的知识是有层次的。

最低层是“事实知识”,中间层是用来控制“事实”的知识(通常用规则、过程等表示);最高层次是“策略”,它以中间层知识为控制对象。

策略也常常被认为是规则的规则。

因此知识库的基本结构是层次结构,是由其知识本身的特性所确定的。

在知识库中,知识片间通常都存在相互依赖关系。

规则是最典型、最常用的一种知识片。

3)知识库中可有一种不只属于某一层次(或者说在任一层次都存在)的特殊形式的知识——可信度(或称信任度,置信测度等)。

对某一问题,有关事实、规则和策略都可标以可信度。

这样,就形成了增广知识库。

在数据库中不存在不确定性度量。

因为在数据库的处理中一切都属于“确定型”的。

4)知识库中还可存在一个通常被称作典型方法库的特殊部分。

如果对于某些问题的解决途径是肯定和必然的,就可以把其作为一部分相当肯定的问题解决途径直接存储在典型方法库中。

这种宏观的存储将构成知识库的另一部分。

在使用这部分时,机器推理将只限于选用典型方法库中的某一层体部分。

1.3本体,知识库,语义搜索语义搜索,是指搜索引擎的工作不再拘泥于用户所输入请求语句的字面本身,而是透过现象看本质,准确地捕捉到用户所输入语句后面的真正意图,并以此来进行搜索,从而更准确地向用户返回最符合其需求的搜索结果。

知识库是语义搜索引擎进行推理和知识积累的基础和关键,而本体(Ontology)则是知识库的基础。

论UMLS超级叙词表的概念表达

论UMLS超级叙词表的概念表达
式规范 , 而定 义的形式 自由, 因此 在 自动识 别用户 提问和 机
念被使用 的信息。所 有这些 概念表 达方法 都 可以帮助 我们 识别 和理解 来源词表中各个பைடு நூலகம்单独的概念。
1 概 念 定 义
器可读信息源 中的概念涵义差异方面 , 概念 的语 义类型 比定
义更有用 : 3 概念 内关 系 超级 叔词表 是依 据概 念组织 起来 的。表达 一个 相 同的

是解决 因为各系统 的差异性 和信 . 源的分 散性所造 成 的 甚资 检索困难
超级叙 词表的关 注焦点 是概念 . 而不是 词{ 名称 或术 [、 语, 其词汇的收集和组织是 以传递 概念 的涵 义为 目的的。它
是依据概念组织起来 的, 将具有 相同概 念而来 源不同 的词汇 及其变体通 过特 定概 念标 识 c 】 删 qecn I etj ) l ( L 0cP 盯i r联 I I e d l e
『 本文编辑 ; 陈
界]
论 U S超 级叙 词 表 的概 念 表达 ML
邱 君 瑞
( 第二 军 医大 学 图书馆 , 上海
关键词 : ; M 一体化 医学语言 系统 ; 概念表达
中圈分 类号 : 2 4 2 3 G 5 4 文献标识码 : B
203) 043
文章编号 : 17 一 9 2ao )3 O 7 2 6 I 3 8(0 20 一OO —0
在超级叙词表中这检索到与概念相关的信息两者自然没有被当作同义词但是有关两者在医学主题词5使用信息表中的关系被保留用这种方式超级叔词表既能正确地掌握概念涵义的另一种方法是揭示概念被使用的信息表达概念又能支持在检索用来源词汇标引的数据库时制定超级叙词表中的概念在一些情报源中出现的信息就是其中相应的检索策略

UMLS在信息检索系统中的应用

UMLS在信息检索系统中的应用
8 3 5 1 7 1 8个 不 同 的标 准化 概 念 名 称 ( L U I s ) ; 1 6 9个 来 源词 表 。共有 2 1种语 言 。 ( 2 ) 组 织 的层次 性 与统 一性 : 超 级叙 词 表 除对 多
机化 的情 报检 索语 言集 成 系 统 , 它不 仅是 语 言 翻译 、 自然 语 言处理 及语 言规 范化 的工 具 ,而 且是 实 现跨
Ab s t r a c t : T h e p a p e r b i r e l f y i n t r o d u c e s t h e t h r e e ma i n c o m p o n e n t s o f U n i i f e d Me d i c l a L a n g u a g e S y s t e m ( U ML S ) : me t a t h e s a u r u s ,
s e ma n t i c n e t w o r k a n d s p e c i li a s t l e x i c o n .I t b a s e s o n P u b Me d a n d i t s i n d e x i n g l a n g u a g e Me S H t o s t u d y o n ma i n a p p l i c a t i o n s o f UML S
使用 问题 。 从 而 克服 2个 障碍 : 一是 不 同机读 资 源和 不 同人群 对 同一 概念 表达 的差异 ;二 是信 息 在 网络 中不 同数 据库 之 间传播 的困难 …。 U ML S同时是计 算
语、 涵义 、 关 系 的广 泛集 成 。其具 有 以下特 点 : ( 1 )来 源 的广泛 性 和异 构性 :在 2 0 1 2年 1 1 月 1 5 1 3 发 布 的新 版 U ML S ( 版本代号为“ 2 0 1 2 A B ” ) 中, 超 级叙 词表 包含 2 8 8 6 4 2 3个概 念 ; l 1 2 5 4 0 5 1万个 概 念 名称 ( A U I ) ; 9 3 2 9 4 9 1个 不 同概 念名 称 ( S U I s ) ;

国外常用医学搜索引擎介绍

国外常用医学搜索引擎介绍

国外常用医学搜索引擎介绍1.Medical Matrix医源/Index.aspMedical Matrix 是一种由概念驱动的免费全文智能检索工具,包括4600多个医学网址,1994年由堪萨斯大学创建,现由美国Medical Matrix LLC主持,是目前最重要的医学专业搜索引擎。

它是一个可免费进入的I nternet临床医学数据库,提供了关键词搜索和分类目录搜索,最适合临床医师使用。

分类目录搜索是它的主要特色,按各种医学信息分为专业(Specialties)、疾病种类(Diseases)、临床实践(Clinical Practic e)、文献(Literature)、教育(Education)、健康和职业(Healthcare and Professionals)、医学计算机和Inter net技术(Medical Computing,Internet and Technology)、市场(Marketplace)等8大类。

每一大类下再根据内容的性质分为新闻(News)、全文和多媒体(Full Text/Multi-Media)、摘要(Abstracts)、参考书(Textbook s)、主要网址(Major Sites/Home Pages)、操作手册(Procedures)、实用指南(Practice Guidelines/FAQS)、病例(Cases)、影像学和病理切片(Images、Path/Clinical)、患者教育(Patient Education)、教育资源(Educ ational Materials)等亚类。

2.Medscape(医景,)/美国公司Medscape公司1994年研制,1995年6月投入使用,由功能强大的通用搜索引擎AltaVista支持,可检索图像、声频、视频资料,至今共收藏了近20个临床学科25000多篇全文文献,拥有会员50多万人,临床医生12万人。

国际临床表型的本体研究概述及问题探讨

国际临床表型的本体研究概述及问题探讨

国际临床表型的本体研究概述及问题探讨刘林;周雪忠;周霞继;张润顺;郭玉峰;王映辉;谢琪;刘保延【摘要】Traditional Chinese medicine (TCM) clinical symptoms, which were main evidences in syndrome differentiation and treatment, were also main data in the clinical individual diagnosis and treatment. However, the absence of high-quality symptom ontology was still obvious in TCM clinical and data using. By analyzing the research and data of clinical phenotype ontologies associated with symptoms, this paper was aimed to introduce and sort the existing ontologies, in order to discuss related problems. Furthermore, we provided ideas and expound the importance of building data network of symptoms, diseases, genes, drugs, chemicals, side effects with the data we collected and disposed around symptoms, inorder to construct TCM clinical phenotype ontology. We believed that our work will help the development of individual treatment and precision medicine in TCM. It was also the key of individual big data analysis which was urgent need to promote.%中医临床症状是辨证论治的主要依据,也是临床个体诊疗的重要数据。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

S0016900 (plural variant) Auricular Fibrillations
表1: 字符串“Atrial Fibrillation”(心房纤维颤动)和字符串“Atrial Fibrillations” 在系统中被视为不同的字符串,故分别给予不同的SUI 编码。然此二字符串实际上仅是单复数形上的差别,所以会被指引 到相同的Term identifier (LUIs);同理“Auricular Fibrillation”和 “Auricular Fibrillations”也会同样被指引到另一个term identifier (LUIs)。而当系统检视term identifier时会发现“Artial Fibrillation” 和 “Auricular Fibrillation” 在意义上是一致的,所以二个LUIs会被指引 到相同的concept identifier (CUIs)。如此循序建立四个不同形式但表 达相同概念之语词间的关系。不同语词间关系建立之后,会牵涉到 选择用语的问题,如:概念的标准用语、参照互见及缩写形式等。 为了节省在选择选用语时所花费的心力,Meta的处理程序是建立索 引表间的优先级。以UMLS现有的策略而言, MeSH是Meta所涵盖 索引词中,拥有最高优先权的索引系统,所以MeSH中出现的概念 词均视为选用词(preferred term),而其它索引表中若有出现表达相 同概念而形式不同的语词时,则视为参照款目。同理,若在MeSH 中未涵盖的概念,则依第二顺位的索引表来决定选用词的形式,依 此类推。
FIGURE 2.
Concepts (CUIs) Terms (LUIs) Strings (SUIs)
C0009264 cold temperature
L0215040 cold temperature
S0288775 cold temperature
S0007170 Cold <1> S0026353 Cold S0026747 Common Cold S0007171 Cold <2> S0026353 Cold
S0016668 Atrial Fibrillation (preferred)
S0016669 Atrial Fibrillations
L0004327 (synonym) Auricular Fibrillation Auricular Fibrillations
S0016899 Auricular Fibrillation (preferred)
过程



1986-1988的第一阶段,其研究和开发的重点是调查用户需求、 开发研究工具、 确定UMLS的性能及其实施方案、界定系统组 成等。在此阶段主要界定了UMLS的三个组成部分即超级叙词 表、语义网络、情报源图谱,并且进行了包括Mesh、 SNOMED、CMIT和PDQ词表在内的联接试验。 1989-1991年为UMLS的发展阶段,其开发的重点是迅速研制 和发行三个UMLS产品的试验版,同时继续开展用户调查和 UMLS功能开发。 92年至今为应用阶段 ,1996年UMLS新增了一个组成部分即 “专家词典”。在此阶段,许多研究机构利用UMLS 进行基于 Internet的应用开发,如决策支持系统DX plain、文献检索系统 Web medicine、临床Web搜索系统Clin web、医学世界检索 Medical world search以及集成化的Med weaver等。同时进行 了NLM/AHCPR大规模词汇测试。
Meta利用LUIs来串接SUIs及CUIs。但是这种处理方式有 可能导致一个字符串若含有多种意义时,可能会被错误指 引。尤其是Meta中包含多个索引表系统,此类状况当然可 能发生。 举例:字符串Cold的含义可能指温度上的冷,也可能是指 一般感冒,因此在SUIs中将其分别定义为cold (1)、cold (2),在String部份就会产生四个与cold近似的字。因cold、 cold (1)、cold (2)在拼字上仅有些许差异,故被指引到同 一个LUI,相对的Common Cold则被指定为另一个LUI。 而检视Term identifier时,根据语词含义,再分别指引到所 属含义的CUIs,其中Cold因语义模糊,所以被指引到二个 Concept identifier,系统以此方式解决同一字符串不同内 涵会被错误指引的问题。然而在以后的版本中,有关处理 同形异义的问题,可能会采用限定词的方式,如“cold (temperature)”, “cold (disease)”等 。

为实现自动标引与自由检索,以及数据 库的深层次加工与数据挖掘。现行方法 有二个方面。 数据库结构的一的医学 语言系统(Unified Medical Language System,UMLS),其目的在于克服计算 机生物医学信息检索中相同的概念具有 不同的表达方式,有用的信息分散在不 同的数据库系统中。
二、UMLS的组成
超级叙词表(Metathesaurus)
语义网络(
Semantic Network) 情报源图谱(Information sources Map ISM) 专家词典(Specialist Lexicon) 四个部分组成。这四部分紧密联系、 不可分割,构成了一个有机的整体。

( 1 )超级叙词表



超级叙词表是生物医学概念、术语、词汇及其等级范畴 的广泛集成。“Meta”意即超越、含盖。 1997年第8版的超级叙词表收录了来源于30多种生物医 学词表和分类表的能表达33万多个概念的739439个词 汇,2001年12版收录了83万个概念,190万个词。到 2002年,第13版超级叙词表收录了776940个概念共 210万个词。 来源:这些概念和词来自60 多个生物医学受控词表、 术语表、分类表、专家系统中的词汇、词典及工具性词 表等,如Mesh表及其葡萄牙语、西班牙语、法语、德 语、俄语等各种译本、 《医学系统化术语表》、 《国 际疾病分类》修订第 10 版及其他各版、 《护理诊断分 类》、麻省总医院研制开发的DX plain专家系统、 《多 兰氏图解医学辞典》、 《校对词表》3.1 版等。


概念组织: 叙词表是依据概念(concept)或涵义(meaning) 组织起来的,其根本目的是将相同概念的交替名称 和不同形式联系在一起,并识别不同概念之间的联 系。因此,可以说概念是超级叙词表组织系统的中 心。保留原有词表中概念与关系,同时增加了一个 新的关联。整合成一个庞大的可控的知识库。 对于同一概念的不同术语以及不同的变异形式,超 级叙词表采用三级结构模式,即概念(I 级)-术语 (II 级)-词串(III 级),将一个概念的多种不同术 语连同多个变异词串有序地组织在一起。对于不同 的概念,超级叙词表采用多种“关系”概念如相关 概念、组配概念、共现概念等来描述不同概念之间 的关系。
医学一体化语言系统 (UMLS)
中研信公司
前言
20世纪中叶是情报语言学研究中人工语 言发展的鼎盛时期,20世纪末叶是人工 语言与自然语言相结合的新兴阶段。 自然语言由于存在词汇的同义、多义现 象,词汇的模糊性和不确定性,词汇量 的巨大,词间关系不明晰等问题,不可 能单纯使用它进行检索,所以需要用一 种受控检索语言对检索和标引所用的词 汇进行控制,把用户的语言和标引人员 的语言统一起来。 由于信息量的扩充, 给人工语言的处理带来了很大的困难。



(1)工作量大。因为其工作繁难,国外的信息检 索系统中有75%的运行费用要用于人工标引。 (2)效率低。标引员要正确标引一篇文献,往往 要耗时一个半小时以上。 (3)一致性差。美国的Cleverton曾做过一些试 验,他指出:两组人为同一主题编出的叙词表, 其中词的同一率仅60%。两位有经验的标引员 用同一叙词表对同一篇文献进行标引,其标引 词的同一率仅有30%左右。两个在同一库中用 同一检索系统检索同一问题的人,检索出的结 果的同一率仅有40%。两位科研人员根据同一 提问判断一组指定文献的相关性,其同一率不 会超过60%。
(4)词表的不完备性影响了标引的质量。词 表的更新赶不上时代发展的步伐。庞大的词 表,使标引速度大大地降低。 (5 )标引员与检索员都必需熟悉词表才能工 作,使用非常不便。因此,必须发展使用电 脑来进行自动标引。早在1956年,美国的 H.P.Luhn就开始了文献自动标引的试验; 60年代初,美国的G.Salton教授在自动标引 方面取得了令世界瞩目的成就。 中医药文献数据库在多年的建库过程中,深 刻体会到标引工作的复杂性与耗时、人、财 量。
L0009264 Cold <1> Cold
C0009443 Common Cold
L0009443 Common Cold L0009264 Cold <2> Cold
不同概念间关联的建立 在Meta中展示了不同概念间的各种关系,而这些关系 的建立,有些是取自原有的索引表架构,有些则是在 建构Meta时所赋与的。例如“Atrial Fibrillation” (心 房纤维颤动)和“Arrhythmia”(心律失常)在MeSH 中是以层级架构来展示二词间的隶属关系。但“Atrial Fibrillation”在本质上也是一种“Arrhythmia” 在MeSH 中却没有被展现,此即Meta在建构时所新添的关系。 另外,有时也会有来自其它索引典所建立起来的概念 关系应用到Meta上。例如概念词“Paroxysmal Atrial Fibrillation” (阵发性心房纤维颤动)在Meta中被指 引为“Atrial Fibrillation” 的下位词(Narrowed term), 即是取自MeSH, ICD-9, SNOMED等索引表中所建立 的架构。
Concept (CUI)
Terms (LUIs)
Strings (SUIs)
C0004238 Atrial Fibrillation (preferred) Atrial Fibrillations Auricular Fibrillation Auricular Fibrillations
相关文档
最新文档