医学知识图谱及其应用
医疗知识图谱的构建和应用
医疗知识图谱的构建及应用智慧医疗云集团PPP模式医疗生态圈平安医疗生态圈患者Patient服务提供Provider支付Payment政府：卫健委服务集团医疗科技平台技术支持支付方分级诊疗专科转诊流量入口医保平台平安医保商保平安健康险平安寿险平安养老险线下健康管理入口平安万家医疗线上健康管理入口平安好医生诊所药店体检中心医院其他医疗机构医生政府：医保/社保服务技术支持技术支持集团医疗科技平台N个数据源5大信息库医疗知识图谱医疗知识图谱（覆盖60万医学概念，530万医学关系，1000万医学证据）6大智能服务预防诊前诊中诊后/管理质控智能影像筛查/辅助诊断智能疾病辅助诊疗智能质量控制智能疾病预测智能预诊/分诊智能随访追踪A4A1A2A3疾病库药品库医疗机构和医生库治疗库个人健康库在线问诊健康体检健康档案个⼈监测流⾏病院前电⼦病历院内信息系统第三⽅影像基因测序队列研究&临床试验院中医保核赔院外随访商保核赔患者问题药品购买院后5大医疗信息库A2个人健康库•疾病风险因⼦•患者常见问答•疾病知识问答库•科普文章•生活方式治疗库•治疗模式•精准⼈群•检查检验信息•⼿术信息•临床路径•经典病例医疗机构&医生库•医疗机构&医⽣名称•医疗机构级别•主要科室•专家⼈数•住院床位•医⽣简介•医⽣资质•医⽣特长药品库•药品信息•各省市药品目录•药品中标价格•药物不良反应•药物疗效•临床试验疾病库•疾病及疾病相关属性和关系•常见疾病知识库•多个城市地⽅病种库•不同版本ICD编码•疾病语义概念•疾病同义词库•症状同义词库平安医疗知识图谱：涵盖50类医学概念，191类医学关系A3知识图谱：以结构化的形式描述客观世界中的概念及其关系•50类医学概念•191种医学关系•100种医学属性•60万医学术语•530万医学关系•1000万医学证据知识图谱：高血压知识图谱示例A3平安医疗知识图谱-整体架构数据层智能服务医疗知识图谱查询导览及可视化基于自然语言的知识图谱交互基于知识图谱的决策支持基于知识图谱的结构化和标准化融合医学核心概念以及医学临床证据图谱规则集实体链接关系抽取图谱构建数据结构化，槽填充实体识别属性识别多图谱融合实体对齐对齐审核工具Schema 管理知识图谱schema 管理工具模板定义和管理图谱一致性校验图谱冲突解决工具基于数据挖掘的相关性数据驱动推理规则规则校验工具图谱质量评价数据平台CassandraHBaseBerkeleyDBElasticSearch图数据库MongoDB爬虫机器学习平台自然语言处理平台开放医疗与健康联盟疾病知识库药品检查检验知识库手术症状知识库身体部位医学核心概念医学临床证据临床指南经典病例RWE 模型医学科普医学知识+证据图谱基于知识图谱的医患教育p 基于深度学习的端到端的命名实体识别以及关系抽取，利用多任务方式同时提高命名实体识别以及关系抽取的精度p 神经网络+知识图谱+人工知识p 神经网络：Bi-LSTM+CRF, Tree-LSTM p 知识图谱：基于n-gram 的匹配p 人工知识：中文字形，患者特征糖尿病导致左下肢词嵌入糖尿病nsubj感染Bi-LSTM隐藏层CRF B-疾病OB-症状I-症状E-症状标签嵌入导致左下肢感染依存嵌入tanhtanh诱因关系抽取实体抽取实体识别&关系抽取实体连接ACS 患者的出院后需要进行一年的双抗治疗急性冠状动脉综合症双抗治疗阿司匹林氯吡咯雷腹腔间隔室综合症“ACS”“ACS”别名别名处方包含药品包含药品语法分析备选实体查询多维度评分器最终结果语义分析医学术语索引排序字符串边界距离。
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。
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一种利用图谱技术对医学知识进行建模、展现和分析的新型医学信息管理工具。
通过对医学领域的知识进行抽象和结构化，知识图谱可以帮助医疗从业者更好地理解医学知识之间的关联和内在规律，提高医学研究和临床实践的效率和精准度。
本文将介绍基于医学领域的知识图谱的概念、特点和应用，并探讨知识图谱在医学研究和临床实践中的潜在作用。
一、医学领域的知识图谱概述知识图谱是一种将实体、关系和属性以图的形式进行建模的信息表示方法。
在医学领域，知识图谱可以将医学知识进行结构化，建立实体（例如疾病、症状、药物）、关系（例如病因、临床表现、治疗方法）和属性（例如疾病的发病率、症状的特点、药物的作用机制）之间的关联，形成一个全面而准确的医学知识体系。
通过知识图谱，医学从业者可以快速地获取和理解医学知识，为临床诊断和治疗提供科学依据，促进医学研究的进展。
1. 多样性：医学领域的知识图谱涵盖了丰富的医学知识，包括疾病、症状、药物、治疗方法等多个方面的内容，可以帮助医学从业者全面理解疾病的发生发展及其相关知识。
2. 动态性：医学知识是不断更新和演变的，知识图谱可以实时地获取新的医学知识，并动态地更新和完善知识图谱的内容，保持医学知识的时效性和准确性。
3. 可视化：知识图谱以图的形式呈现医学知识，直观清晰地展现了医学知识之间的关联和内在规律，方便医学从业者进行可视化分析和思维导图的生成。
4. 智能化：知识图谱可以通过人工智能技术进行语义理解和推理推断，帮助医学从业者发现医学知识中的潜在规律和新的关联，提高医学研究和临床实践的智能化水平。
1. 医学教育与培训：知识图谱可以作为医学教育培训的工具，帮助医学生和医务人员更好地学习和掌握医学知识。
通过知识图谱，医学学生可以系统地学习医学知识，并深入理解不同知识点之间的关联，有利于梳理医学知识框架。
2. 临床决策支持：知识图谱可以为临床医生提供决策支持，通过对临床病例和医学文献的知识图谱化，辅助医生进行病因分析、诊断和治疗方案制定，提高临床诊断的准确性和精准度。
医学大数据的知识图谱构建与应用研究
医学大数据的知识图谱构建与应用研究医学大数据是指医疗机构、研究机构、以及生产厂家等在医学领域收集、采集和处理的各种数据。
而知识图谱是指依靠语义技术、人工智能和知识表示学等技术手段将数据标准化、链接化、语义化后构建的知识库，其目的是使得人与机器之间的理解和交流更加容易和高效。
那么，在医学领域中，如何利用知识图谱来对医学大数据进行构建和应用呢？一、医学大数据的知识图谱构建医学大数据的知识图谱构建包括以下几个方面：1. 数据的获取医学大数据的知识图谱构建首先需要对于数据的获取，通常由病历、检查、检验、手术、药品等数据构成，其中每种数据都需要标准化和语义化，以便于下一步链接、关联和挖掘。
2. 知识表示模型的设计知识表示模型是指将数据进行标准化和语义化后构建的模型，其目的是将数据转化为具有语义含义的知识点，便于机器对其进行理解和挖掘。
常见的知识表示模型包括本体论、OWL和RDF等。
3. 数据链接与关联数据链接与关联是指将不同类型、不同来源的数据进行链接和关联，便于进行合成和挖掘。
在医学领域中，数据链接与关联可以通过疾病与症状之间、疾病与药品之间、以及症状与药品之间的关系构建知识图谱。
4. 数据可视化数据可视化是指将处理后的数据以图形化的形式展示，从而便于人对数据进行理解和应用。
医学大数据的知识图谱构建需要将各种复杂的医学数据以图形化的形式进行展示，如将病历、检查、检验等数据进行展示，以及将数据进行交互式的可视化。
二、医学大数据的知识图谱应用研究医学大数据的知识图谱应用研究包括以下几个方面：1. 医学研究医学大数据的知识图谱应用可以帮助医学研究中的发现数据之间的关联、关系和规律，从而构建更加完整和准确的医学模型。
例如，可以通过知识图谱来发现疾病之间的相互关系、药品治疗疾病的关系等等。
2. 临床应用医学大数据的知识图谱应用可以帮助临床医生快速准确地对疾病进行诊断和治疗。
例如，可以通过知识图谱来根据病情进行个性化诊断和治疗，同时可以通过知识图谱来发现患者的潜在疾病风险，从而进行预防和治疗。
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。
医疗护理知识图谱构建与应用
特点
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语义丰富：医疗护理知 识图谱具有丰富的语义 信息，能够表达各种复 杂的医疗概念和关系， 如疾病、症状、诊断、 治疗等。
结构化：医疗护理知识 图谱以结构化的方式组 织知识，便于计算机处 理和查询。
可视化：医疗护理知识 图谱可以通过可视化技 术呈现，方便用户理解 和使用。
医疗护理知识图谱的重要性
医疗护理知识图谱的历史与发展
历史
医疗护理知识图谱的发展可以追溯到20世纪90年代，当时随着计算机技术的不断发展，人们开始尝试利用计 算机技术来表示和利用医疗领域的知识。
发展
近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，医疗护理知识图谱的技术和应用得到了进一步的拓展和深 化。目前，医疗护理知识图谱已经被广泛应用于医疗决策支持、临床路径优化、个性化治疗等方面。同时，随 着技术的不断发展，医疗护理知识图谱还将有更广阔的应用前景。
知识图谱的存储与查询
总结词
知识图谱存储、知识图谱查询、可扩展性
详细描述
在构建完医疗护理知识图谱后，需要选择合适的存储方 式进行存储，以确保知识图谱的稳定性和可访问性。常 用的存储方式包括关系型数据库、图数据库等。同时， 为了方便用户对知识图谱进行查询和使用，需要设计友 好的查询接口和查询语言，提供多种查询方式，如关键 词查询、路径查询等。此外，还需要考虑知识图谱的可 扩展性，以支持不断增长的知识规模和多样化的应用需 求。
知识图谱的可解释性与可信度问题
可解释性不足
可信度难以评估
医疗护理知识图谱中，知识的获取和处理过 程往往不透明，导致可解释性不足。
由于知识图谱的复杂性和不确定性，其可信 度难以得到准确的评估。
建立透明的知识获取和 处理流程
医疗知识图谱构建与应用研究
医疗知识图谱构建与应用研究医疗知识图谱是一种以知识图谱为基础，结合医学领域的专业知识和技术手段构建起来的一种信息化工具。
它通过对医学相关领域的各种知识进行采集、组织、存储和分析，建立起丰富且结构化的医疗领域知识体系。
医疗知识图谱的建立和应用研究是当前医疗信息化发展的重要方向之一。
一、医疗知识图谱的构建医疗知识图谱的构建涉及多个环节：数据采集、知识抽取、知识融合和图谱表示等。
1. 数据采集：医疗知识图谱的构建首先需要大量的医学数据源。
这包括医学文献、临床指南、疾病数据库、医学期刊等。
通过网络爬虫技术和自动化工具，将这些数据源中的结构化和非结构化数据进行采集和整理。
2. 知识抽取：医疗知识图谱的构建需要从大量的医学数据中提取出有用的知识。
这一环节通常使用自然语言处理技术，结合医学领域的专业知识，从文本中识别和抽取出实体、关系和属性等信息。
3. 知识融合：从不同的数据源中提取出来的知识需要进行融合和去重。
这一过程需要对知识进行去重、匹配和融合，以确保知识的准确性和一致性。
常用的方法包括基于规则的匹配和机器学习的方法。
4. 图谱表示：医疗知识图谱的核心是将知识以图谱的形式进行表示。
图谱的表示可以使用图结构、关系矩阵、邻接表等方式。
同时，为了提高图谱的查询效率，还需要对图谱进行索引和优化。
二、医疗知识图谱的应用医疗知识图谱的构建为医疗领域带来了许多潜在应用。
以下是其中几个重要的应用方向：1. 疾病诊断与治疗：医疗知识图谱可以通过整合和分析大量的疾病相关数据，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
医生可以通过图谱进行疾病的推理和知识的获取，提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
2. 药物研发与药效预测：医疗知识图谱可以整合和分析丰富的药物相关数据，帮助科研人员寻找新的药物靶点、优化研发流程，预测药物的疗效和副作用等。
3. 医学教育与科普：医疗知识图谱可以作为医学教育和科普的重要工具。
医学生和医生可以通过图谱进行知识的学习和查阅，普通公众可以通过图谱了解疾病的基本知识和预防方法。
知识图谱技术在智慧医疗中的应用
知识图谱技术在智慧医疗中的应用一、前言智慧医疗是当前医疗领域中一个极具潜力的领域，它利用互联网和先进的信息技术，打破了传统医疗模式的壁垒，利用大数据、人工智能等技术实现医疗服务的数字化、智能化与个性化。
在这样的背景下，知识图谱作为一种新兴的知识表示方法，正在逐步被引入到智慧医疗领域中，为智慧医疗领域的发展带来了新的机遇。
二、知识图谱及其应用1.知识图谱的定义知识图谱是指用图谱的方式来表示丰富多层次物理世界和抽象的知识结构，并借助联通各种类型的标准化语义关系，提供一个基于知识的查询与分析方式。
知识图谱不仅是一种知识表示形式，同时也是知识抽取、知识推理、知识应用的技术跨越。
2.知识图谱在智慧医疗领域的应用知识图谱在智慧医疗领域中有着广泛的应用，主要包括了以下几方面：（1）疾病分类和诊断辅助知识图谱可以将医学领域中的疾病、症状与临床表现等信息提取出来，构成一个疾病知识图谱。
基于这个疾病知识图谱，可以对疾病的分类、诊断、治疗等方面进行辅助。
（2）患者个性化治疗基于患者的身体条件、病史、临床表现、药物使用等信息，可以将其构建为一个个性化的知识图谱，并且结合医学知识和药物知识进行分析，为患者提供更加精准的治疗计划和医疗建议。
（3）药物研发与推广知识图谱在药物研发与推广的过程中也有着广泛的应用。
通过对药物化合物、药理作用等信息进行提取和结构化，建立药物知识图谱，可以有效地辅助药物研发，实现药物的精准治疗和广泛推广。
三、知识图谱在智慧医疗中的优势1.数据组织更加完备知识图谱可以将数据以图谱的方式呈现，能够更加完备地收集和整理数据，并且是一种半结构化的数据形式，能够更好地支持数据的查询和推理。
2.知识关联更加紧密知识图谱是一种基于标准化语义关系的知识组织方式，能够将知识与知识之间的关联更加紧密地联系起来，并且支持自动关联和自动推理。
3.应用效果更加精准基于知识图谱的智慧医疗系统能够通过分析患者的身体状况、病史等信息，为患者提供更加精准的治疗方案和医疗建议，并且可以针对性地选择药物推广对象，提高药物推广的效果。
知识图谱技术在医疗领域中的应用
知识图谱技术在医疗领域中的应用在当今信息技术的浪潮中，人们对于知识图谱技术的使用越来越广泛，而医疗领域也不例外。
知识图谱技术是一种将文本、图像、声音等多种媒体中的不同信息进行分类、关联、网状化的先进技术，其应用在医疗领域可以帮助医生更加高效准确地进行疾病诊断、治疗，提高医疗服务的质量。
本文将围绕知识图谱技术在医疗领域的应用进行探讨。
一、知识图谱技术的基本原理知识图谱是基于语义网技术和人工智能技术的新型知识表示方式，它将较大规模的知识进行了高度的连接，表达了知识之间的关系，使得计算机可以更优秀地进行数据挖掘及信息处理，进而推动人机交互模式向更有效的认知交互方向发展。
知识图谱技术的基本组成有三部分，即实体、属性和关系。
实体是对于现实生活中具体或抽象的个体进行的一种抽象描述，如疾病、药品等。
属性是实体的一种描述，可以是该实体的属性特征，如疾病的症状、药品的成份等。
关系则是将不同实体之间的联系进行表示，如一个疾病可以由多种病因导致。
二、知识图谱在医疗领域的应用1. 疾病诊断知识图谱技术在医疗领域的应用最为主要的是对疾病诊断的辅助。
现在的疾病诊断主要依靠医生根据患者的病史、症状和体检结果进行判断，但是这样的诊断依赖于医生的经验，不完全可靠。
而通过知识图谱技术，我们可以将医学相关的各种信息统一起来，生成一个知识图谱数据库，实现疾病数据标准化。
疾病咨询系统可以根据用户的输入从数据库中搜索相应的疾病信息，以此进行分类诊断或辅助诊断。
2. 药品治疗除了帮助医生进行疾病的诊断外，知识图谱技术还可以帮助医生进行药品治疗的选取。
医生根据病情开出的药方背后是非常丰富的知识体系，这些知识可以被记录下来，形成一个药物知识数据库。
通过知识图谱技术，可以将药品的化学成分、疗效、治疗范围、不良反应等信息进行标准化，并将其连接到实体、属性和关系三部分中去，实现药品数据的高效、一致性管理，减小由于人工处理产生的错误，增强了药品治疗的准确性和安全性。
医学知识图谱的构建与应用研究
医学知识图谱的构建与应用研究随着互联网的迅猛发展，信息爆炸式增长，我们已经迎来了信息时代。
在这个时代，大量的医学信息也随处可见，医学从业人员需要掌握大量的医学知识，以更好地为病人提供诊疗服务。
所以建立一套完整的医学知识图谱非常有必要。
本文将探讨医学知识图谱的构建和应用研究。
一、医学知识图谱的构建医学知识图谱是将医学知识组织成一张大图谱，并通过图谱上的节点和关联关系来展示医学领域的知识。
医学知识图谱的构建需要的数据来源包括文献、专家库、医院信息系统等，其中最重要的是医学文献。
1.1 医学文献的挖掘医学文献的挖掘是医学知识图谱构建的关键环节，挖掘的文献要具备以下条件：具有一定的权威性、关注的研究领域覆盖面广、能够提供充足的信息。
目前，有多种方法可以用来挖掘医学文献。
比如，搜索引擎可以用来检索特定的医学主题和关键词，然后从搜索结果中提取相关文献信息。
另外，一些特定领域内的文献库，如PubMed和EMBASE，提供全球范围内较全面的医学文献。
1.2 知识抽取和建模医学文献挖掘之后就需要进行知识抽取和建模，以便生成图谱节点和关系。
知识抽取旨在从文献中提取出结构化的知识，包括疾病、症状、医学检查、治疗方法、医学专业术语等。
知识建模通过这些结构化知识生成节点和关系，从而建起图谱模型。
知识建模可以使用基于规则的方法、基于统计的方法等。
1.3 图谱存储和更新构建完成的医学知识图谱需要进行存储和更新。
一些已有的用于图谱存储和更新的数据库系统可以用来作为参考，例如图数据库Neo4j等。
要保证医学知识图谱的新颖性和时效性，需要定期更新和维护。
为此，需要收集丰富的医学文献，并对知识模型的准确性和完整性进行评估和优化。
二、医学知识图谱的应用研究对医学知识图谱的应用不仅可以帮助医疗专家提供更优质的服务，还可以在医疗决策过程中提供真实、全面和及时的参考信息，提高医疗效率。
2.1 辅助临床决策医生在用于临床诊断和治疗时，可以使用医学知识图谱来检索短时间内困难病例的所有医疗信息，找到最合适的治疗方案来帮助病人。
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Medical Knowledge Graphs and Application
Knowledge Graphs
• Knowledge Graph is a large scale semantic network consisting of entities and concepts as well as the semantic relationships among them, using Web-oriented kቤተ መጻሕፍቲ ባይዱowledge representation languages such as RDF/RDF Schema/OWL.
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医学知识图谱实例： 抑郁症知识图谱
抑郁症知识图谱集成了抑郁症相关的各类知识与数据资源。为研究抑 郁症相关数据的各种关系及其临床决策支持提供数据基础支持。
Knowledge Graphs of Depression (DepressionKG) is a set of integrated knowledge/data sources concerning depression. It provides the data infrastructure which can be used to explore the relationship among various knowledge/data sources of depression and support for clinical/medical decision support systems.
• 知识图谱是描述概念和实体及其语义关系所构成的大型知识库。知 识图谱通常是使用网络知识表达语言如RDF/RDFS/OWL来描述的。
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Main Features of Knowledge Graphs 知识图谱的主要特征
• Standardization（标准化）: RDF/RDFS/OWL • Share-ability（可共享性）/ Reusability （可重用性） : Linked Open
Knowledge Graphs of Depression: Knowledge/Data Resources 抑郁症知识图谱数据来源
• Medical Guidelines of Depression抑郁症指南 • Clinical Trials of Depression抑郁症临床试验 • PubMed/Medline on Depression 医学文献 • Wikidepedia/DBPedia Antidepressant维基百科 • Drugbank药物知识库 • Drugbook (Drug Specification)药物说明书 • SIDER（药物副作用知识库） • SNOMED CT, UMLS, MeSH（临床概念术语集） • ICD10, DSM V （疾病分类及其诊断标准） • Gene ontology, Protein ontology,….(生命科学基础数据集）
• 许多年轻人通过网络媒体（如微博）表达了各种自杀情绪 和愿望，这为采用人工智能及其大数据技术对网络媒体作 分析并进行自杀救助提供了可能性。
• 医学人工智能群“树洞行动”已经为此提供了具体的案例。
“树洞”与自杀
• 树洞： 传说古时候，心里藏着秘密又希望能够倾吐而不为 他人所知的人，会跑到树林里找一个树洞，对着树洞说出 秘密，然后用泥巴将装满秘密的树洞填上
(compared with Procedural Specification in Programming codes)
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Use Cases of Knowledge Graphs 知识图谱的应用场景
• Data Integration/interoperability （数据整合/数据互操作） • Vertical Search （垂直搜索） • Semantic Search (语义搜索） • Knowledge Representation (知识表达） • Knowledge Management（知识管理） • Decision Support （决策支持）
抑郁症知识图谱：数据整合 DepressionKG： Data Integration
Example 实例
• Patient C, an adult male, suffers from mood disorder and hopes to try a clinical trial on depression. His clinical doctor wants to find an on-going trial which uses a drug intervention with target "neurotransmitter transporter activity". This requires a search that covers both DrugBank and ClinicalTrial.
语义查询 Semantic Query
更多复杂的例子 More Comprehensive Examples
抑郁症与自杀知识图谱
• 自杀目前已经成为了社会关注普遍问题。自杀已经成为我 国人口死亡的第五大原因。抑郁症是自杀的主要原因。
• 自杀是15岁到34岁青少年人群死亡的主要原因。据估计 15到24岁青少年中120万人受到抑郁症折磨，大学生中抑 郁率高达23.8%。
Data(LOD) • Reasonability （可推理性）: OWL-DL, a decidable fragment of the first-
order logic • Openness （开放性）: Open World Assumption, Non-unique Name
Assumption • Easy Maintenance(易维护性): Declarative Knowledge Representation