中医药知识图谱构建
大型中医药知识图谱构建研究
大型中医药知识图谱构建研究于彤;刘静;贾李蓉;张竹绿;杨硕;刘丽红;李敬华;于琦【期刊名称】《中国数字医学》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】Knowledge graph refers to a massive, networked knowledge system built on the framework of semantic network. Knowledge graph can capture and present the semantic relationships between domain concepts, interconnect the desperate knowledge resources between various information systems, and support intelligent applications such as knowledge retrieval, question-answering, and decision-support systems. In this paper, we explore how to build a knowledge graph for Traditional Chinese Medicine (TCM) domain, in order to integrate TCM knowledge resources effectively and provide comprehensive, timely and reliable knowledge services for TCM practitioners and citizens.%知识图谱（Knowledge Graph）是以“语义网络”为骨架构建起来的巨型、网络化的知识系统，能捕捉并呈现领域概念之间的语义关系，使各种信息系统中琐碎、零散的知识相互连接，支持综合性知识检索以及问答、决策支持等智能应用。
基于Neo4j的中医导引学知识图谱构建
基于Neo4j的中医导引学知识图谱构建
谢云霏;贾李蓉;代金刚
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2024(19)4
【摘要】目的:以中医导引学的特点为基础构建知识图谱,方便用户查询、学习,传播中医养生保健传统文化,提高健康素质。
方法:使用BERT-CRF模型辅以人工校对,对导引功法相关文献进行命名实体识别,根据学科特征制定实体之间的关系,并使用Neo4j构建中医导引学知识图谱。
结果:纳入相关文献3152篇,构建的知识图谱共包含2262个实体节点,5108条关系数据,7种实体类别属性,7种关系,并可以使用Neo4j的Cypher查询语言进行知识检索。
结论:本知识图谱将中医导引学知识进行可视化展示,可用于构建导引知识检索、智能问答、功法推荐等应用程序与网络平台,开发相关人工智能应用设备,应用于计算机、自动化等学科的研究与生产创新中,同时也可用于深入数据挖掘,发现新研究方向。
【总页数】6页(P33-38)
【作者】谢云霏;贾李蓉;代金刚
【作者单位】中国中医科学院中医药信息研究所;中国中医科学院医学实验中心、宋军全国名老中医药专家传承工作室
【正文语种】中文
【中图分类】R319
【相关文献】
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医疗信息系统中的医学知识图谱构建技术研究
医疗信息系统中的医学知识图谱构建技术研究医疗信息系统（Medical Information System，MIS）是医疗领域数字化转型的重要组成部分。
它主要依靠计算机技术，对医疗过程、医学知识进行自动化管理。
医学知识图谱构建技术是MIS中的重要技术之一，能够帮助医生更准确地诊断、治疗，提高医疗质量。
一、医学知识图谱构建技术的基础医学知识图谱是一种将医学知识概念进行结构化表示的方式，能够将医学实体和概念之间的关系用图形进行呈现。
医学知识图谱是一种能够帮助医生诊断疾病和寻找治疗方案的强大工具。
构建医学知识图谱的基本方法是将医学术语和实体进行标准化，将其编码为计算机可以理解的数字形式，并建立术语之间和实体之间的关系。
这种关系可以是从普通知识库中获取的，也可以是通过人工标注和机器学习算法中获取。
二、医学知识图谱的应用医学知识图谱可以应用于如下方面：1、疾病诊断医学知识图谱能够将已知病例和现有研究成果与患者的病症进行比对，并为医生提供最佳治疗方案。
2、药物研究医学知识图谱有助于发现新的药物治疗方案。
3、医学知识的普及医学知识图谱可以将医学知识呈现为易于理解的形式，以促进医学知识的传播。
三、医学知识图谱构建技术的发展在过去，医学信息系统中的医学知识图谱主要由人工建立。
但是，这种方法存在成本高、效率低、可扩展性差等弊端，无法满足日益增长的医学知识库需求。
目前，随着机器学习和自然语言处理技术的发展，自动化构建医学知识图谱的方法已经开始崭露头角。
AI可以从文本中自动挖掘医学实体及其关系，并进一步利用分布式表示学习对实体进行编码。
同时，还可以通过计算、统计等方式进行实体关系抽取。
四、医学知识图谱构建技术的挑战1、语义表示问题医学知识图谱需要以可解释的形式对疾病、药物等进行描述。
但由于医学信息的多样性、复杂性和不确定性，采用传统的语义表示方法（如词向量）可能存在信息丢失的问题。
2、知识质量问题医学知识图谱的质量直接关系到医学决策的正确性。
中医药知识图谱构建
中医药知识图谱构建贾李蓉;刘静;于彤;董燕;朱玲;高博;刘丽红【摘要】在对知识图谱进行简要介绍的基础上，从数据来源、研究内容、图形化展示几方面探讨如何构建中医药知识图谱，实现中医药知识资源的有效整合，最后提出中医药知识图谱的应用前景。
%Based on introducing knowledge graph, the paper discusses how to construct Traditional Chinese Medicine ( TCM ) knowledge graph from the aspects of data sources, research contents and visualized display, so as to integrate TCM knowledge resources. It also puts forward the application prospect.【期刊名称】《医学信息学杂志》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】4页(P51-53,59)【关键词】知识图谱;中医药;知识服务【作者】贾李蓉;刘静;于彤;董燕;朱玲;高博;刘丽红【作者单位】中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700;中国中医科学院中医药信息研究所北京100700【正文语种】中文【中图分类】R-058随着知识的爆炸式增长，计算机存储和处理能力的不断提升，信息的存储、分析、检索、可视化等技术的发展，一种以知识单元为基础，能有效获取知识、快速把握学科前沿领域的方法——知识图谱(Knowleglge Graph)悄然兴起。
医学大数据的知识图谱建设方法
医学大数据的知识图谱建设方法医学领域的大数据逐渐迎来了一个新时代，健康医疗大数据已成为互联网+医疗、精准医疗等医疗新模式的基础设施。
而在这一基础设施之上，知识图谱的建设又成为了一个新的问题。
因此，本文将着重探讨医学大数据知识图谱的建设方法。
1.医学大数据知识图谱概述医学大数据知识图谱通常由许多有机组成部分组成，包括实体、属性、关系、实例、本体、分类、相似度等。
其中，实体是指具有独立存在和特定性质的事物，如医生、疾病、药品等；属性是指实体所具有的性质，如医生擅长的领域、药品的治疗效果等；关系是指实体之间的联系，如医生和患者之间的就诊关系等；实例是指具有个体差异的实体，如具体的医生、具体的患者等；本体是指对实体、属性、关系等进行分类和归纳的知识框架；分类是指对实体、属性、关系等进行分类的方式；相似度是指实体、属性、关系等之间的相似程度。
2.医学大数据知识图谱建设的步骤（1）梳理数据源首先需要对医学大数据进行梳理，将其转化为可以支持知识图谱建设的数据形式。
这个过程需要采用数据清洗、提取和转化等技术，使得数据结构更加清晰、规范，并且符合知识图谱的建设要求。
（2）抽取实体及其属性在知识图谱的建设过程中，实体及其属性是构建知识图谱的基础。
因此，需要对原始数据进行分析，抽取实体及其属性。
例如，在医学领域中，可以抽取医生、疾病、药品等实体，抽取他们的姓名、职业、专业领域、就诊经验、治疗效果等属性。
（3）构建本体本体是将实体、属性、关系进行分类归纳，从而构建出的知识框架。
在医学领域中，可以将实体分为医生、患者、疾病、药品等类型，再将这些类型进一步细分，归纳出具体的实体类型。
（4）建立关系在医学领域的知识图谱中，实体之间的关系是构建知识图谱的重要部分。
例如，医生和患者之间存在就诊关系，医生和药品之间存在开药关系，患者和疾病之间存在患病关系等。
建立关系需要考虑实体之间的语义关系，通过自然语言处理和语义分析技术，确定实体之间的关系类型。
基于大数据技术的医学知识图谱构建方法
基于大数据技术的医学知识图谱构建方法【摘要】本文首先介绍了大数据技术在医学领域的应用现状，以及医学知识图谱的定义和作用，明确了研究目的和意义。
随后探讨了医学知识图谱构建的数据来源，医学实体和关系的抽取方法，医学知识图谱的模型设计，知识表示与存储技术，以及知识图谱的应用场景。
最后分析了基于大数据技术的医学知识图谱构建方法的优势，展望了未来发展趋势，并得出结论。
通过本文的研究，可以更加深入地理解和应用大数据技术在医学领域的知识图谱构建中的重要性和优势，为未来的医学知识图谱研究和应用提供有益的参考和指导。
【关键词】大数据技术、医学知识图谱、构建方法、数据来源、实体抽取、关系抽取、模型设计、知识表示、知识存储、应用场景、优势、发展趋势、结论、展望1. 引言1.1 大数据技术在医学领域的应用现状随着大数据技术的不断发展，医学领域也逐渐开始应用大数据技术来处理和分析海量的医学数据。
大数据技术在医学领域的应用现状主要表现在以下几个方面：一、临床决策支持：大数据技术可以帮助医生更好地做出临床诊断和治疗决策。
通过整合临床病历数据、影像数据、实验室检查数据等信息，医生可以快速获取患者的全面信息，从而更准确地制定个性化治疗方案。
二、疾病预测和预防：利用大数据技术可以对人群的健康数据进行分析，从而预测出可能发生的疾病。
通过建立健康模型和风险评估系统，可以提前干预高风险人群，从而减少疾病的发生和发展。
三、药物研发和医疗管理：大数据技术可以加速药物研发的进程，通过分析大量的临床试验数据和药物效应数据，可以更快速地筛选出有效的药物候选物。
大数据技术也可以帮助医疗机构进行资源管理和排班优化，提高医疗服务的效率和质量。
大数据技术在医学领域的应用现状呈现出多样化和广泛性，为医学研究和临床实践带来了新的机遇和挑战。
的研究将有助于推动医学领域的发展和进步。
1.2 医学知识图谱的定义和作用医学知识图谱是一种基于大数据技术构建的医学信息网络，它将医学领域的各种知识点以图谱的形式进行整合和展示。
医学知识图谱中的本体构建与维护研究
本体构建的方法
本体构建的方法主要包括自顶向下、自底向上和混合 方法三种。自顶向下方法是从领域中的顶层概念开始 定义，然后逐步细化到具体的概念和实体。自底向上 方法则是从具体的概念和实体出发，逐步归纳和抽象 出顶层概念。混合方法则是将自顶向下和自底向上方 法相结合，充分利用两种方法的优点。在医学知识图 谱的本体构建中，可以根据实际情况选择合适的方法 。
目前已经有很多本体构建的工具可供选择 ，如Protégé、Web Ontology Language（OWL）、RDF Schema等。 这些工具提供了丰富的功能和插件，支持 用户进行本体的创建、编辑、可视化和推 理等操作。在医学知识图谱的本体构建中 ，可以根据实际需求选择合适的工具进行 使用。
04
本体构建与维护是医学知识图谱建设的核心环节， 对于提高医学知识的利用效率和推动医学领域的发 展具有重要意义。
国内外研究现状及发展趋势
02
01
03
国内外在医学知识图谱本体构建方面已取得一定成果 ，但仍面临许多挑战。
目前的研究主要集中在自动化本体构建、多源数据融 合、领域知识表示学习等方面。
未来发展趋势包括跨语言本体构建、动态本体维护、 以及基于本体的智能应用等。
在本体构建过程中，对于某些 医学领域的专业术语和概念的 理解可能存在一定的局限性， 需要进一步加强与相关领域专 家的合作与交流。
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医学知识图谱中的本体构建与 维护研究
目
CONTENCT
录
• 引言 • 医学知识图谱概述 • 本体构建方法与技术 • 医学知识图谱中的本体构建实践 • 本体维护策略与方法 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
医学领域信息爆炸式增长，需要高效、准确的知识 组织和管理方式。
医学知识图谱构建技术与研究进展
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医院构建的中医药知识图谱- 本体医疗知识库 VY\Xa_%[> 099I CCGGG:D2AU;8:AK3C R,X N19DA2 O;1J90 099I CCGGG% '=&:BTU:<AUCB285D9KB;DC0;1J90<1K;CB28;e:09UJ 等应用近两年 也开始进入人们视线
知识图谱是智能大数据的前沿研究问题它以独有的技术 优势顺应了信息化时代的发展比如渐增式的数据模式设计 良好的数据集成现有 E_+\NZ等标准支持语义搜索和知 识推理能力等 在医学领域随着区域卫生信息化及医疗信息 系统的发展积累了海量的医学数据如何从这些数据中提炼 信息并加以管理共享及应用是推进医学智能化的关键问题 是医学知识检索临床诊断医疗质量管理电子病历及健康档 案智能化处理的基础
知识图谱的前身是语义网它吸收了语义网本体在知识 组织和表达方面的理念使得知识更易于在计算机之间和计算 机与人之间交换流通和加工 具体来说一个知识图谱由模 式图数据图及两者之间的关系组成模式图对人类知识领域 的概念层面进行描述强调概念及概念关系的形式化表达模 式图中节点是概念实体边是概念间的语义关系如 I1K9%AH数 据图对物理世界层面进行描述强调一系列客观事实数据图 中的节点有模式图中的概念实体和描述性字符串两类数据图 中的边是具体事实的语义描述模式图和数据图之间的关系是 指数据图的实例与模式图的概念之间的对应或者说模式图是 数据图的模具 著名的通用知识图谱中有谷歌的 i2AGJ;83; PK1I0# 搜 狗 知 立 方 099ID CCGGG:DA3A5:<AUC *@P\! _,I;8B1= 等它们具有规模大领域宽包含大量常识等特点 目前医学是知识图谱应用最广的垂直领域之一如上海曙光
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２０１ ５ —０ ４ —０２
源 等都 可 以 在 互 联 网上 方 便 获 取 ，如 何 获 取 更 准
确 、更 全 面 、更 权威 的 中医药 知 识 也成 为 中 医药 领
［ 作者简介 ］ 贾李蓉 ，助理研究员 ，发表论文 ２ ０余篇 ；通 讯作者 ：刘丽红 ，助理研究员 。
科学及计算机科学诸学科 ，是科学计量学和信息计
量学 的新 发展 Ｊ 。其 研究 目标 是 借助 现 代 技术 与 理 论使 知识 可视 化 ，让 人 们更 加 方 便 、准 确 地 获取 知
识。知识 图谱作为知识的载体 ，能用图形化 的方式
将人 们不 易理 解 的信 息形 象 地 表 示 出来 ｊ ，通过 内
其 相互关 系 Ｊ ，既 符 合人 类 的认 知 习惯 ，又 充 分利 用 了现 代信 息技 术 ；使 用 户 既能 快 速获 取 知 识 及 其
之 间 的逻辑 关 系 ，又能 从 海量 文 献 中把 握 关 键 的 知
识 点 。近 年来越 来 越 多 的 中 医药数 据 库 、 电子 资
（ 中国中医科学院中医药信息研究所 北京 １ ０ ０ ７ ０ ０ ）
［ 摘要 ］ 在 对 知识 图谱进 行 简要 介绍 的基础 上 ，从数 据 来 源、研 究 内容 、图形化展 示几方 面探 讨 如何 构 建 中 医药知 识 图谱 ，实现 中 医药知 识 资源 的有 效整合 ，最后提 出中 医药知识 图谱 的应 用前 景 。
医学信息学杂志
２ ０ １ ５年第 ３ ６鲞第 ８
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ ＭＥ Ｄ Ｉ Ｃ Ａ Ｌ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ ＭＡ Ｔ Ｉ Ｃ Ｓ ２ ０ １ ５． Ｖ ｏ １ ． ３ ６． Ｎ ｏ ． ８
・医 学信 息研 究 ・
中 医 药 知 识 图 谱 构 建
贾李 蓉 刘 静 于 彤 董 燕 朱 玲 高 博 刘 丽红
的海量 知识 管 理与 服 务模 式 ，涉及 应 用 数 学 、信 息
１ 引言
随着 知识 的爆 炸 式 增长 ，计 算 机 存 储 和 处 理Байду номын сангаас能 力 的不 断提 升 ，信 息 的存 储 、分 析 、检 索 、可视 化
等技 术 的发展 ，一种 以知识 单 元 为 基础 ，能 有效 获 取 知识 、快 速把 握学 科 前 沿 领 域 的方 法— — 知识 图
容分 析 、引 文分析 和 可视 化 的方 式显 示 知识 结 构 及
谱 （ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｇ ｌ ｇ ｅ Ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ）悄 然 兴起 。知识 图谱 可 以绘
制 、挖 掘 、分 析和显 示 科 学技 术 知 识 以及 它 们 之 间 相 互关 系 ，是在 大数 据 时 代 背景 下 产 生 的一 种 新 型
ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｒａ ｇ ｐ ｈ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ，ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ｌｉ ａ ｚ ｅ ｄ ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｙ，Ｓ Ｏ ａ ｓ ｔ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ Ｔ ＣＭ ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ．
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［ 关键 词 ］ 知识 图谱 ；中医药 ； 知 识服 务
［ 中图分 类号 ］Ｒ一 ０ ５ ８
［ 文献标 识 码 ］Ａ
［ Ｄ ＯＩ ］１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３— ６ ０ ３ ６ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ８ ． ０ １ ２
Ｃｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ Ｋｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ Ｇｒ ａ ｐ ｈ Ｊ ／ Ａ ｉ— Ｌ ｒ Ｄ ， ｌ ｇ， ＨＵ ｊ ｉ ｎ ｇ， Ｙ Ｕ Ｔ ｏ ｎ ｇ， ＤＯ ＮＧ Ｙ ａ ｈ， Ｚ ＨＵ Ｌ ｉ ｇ， ｎ Ｃ Ａ Ｏ Ｂ ｏ ，
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