中医药知识图谱构建

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
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】
1.审计知识图谱的构建与研究——基于Neo4j的图谱技术
2.基于Neo4j的冠心病中医辨证论治知识图谱研究
3.基于neo4j的盐化工知识图谱构建研究
4.基于Neo4j的肺癌中医诊疗知识图谱构建研究
5.基于知识图谱Neo4j的转向架知识库构建
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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（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【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。

基于Albert模型的民族医药知识图谱构建作者：李晴唐东昕贺松来源：《计算机时代》2022年第09期摘要：民族医药方剂记载杂乱且电子化信息非常匮乏，为了能够抢救性地挖掘和保护民族医药理论，清晰地展现其内在关联和诊治特点，文章详细阐述了民族医药知识图谱的构建过程和具体方法。

有效处理民族医药数据集，根据模型运行的图像效果来调整模型的参数，基于Albert-BiLSTM-CRF模型进行命名实体识别，其结果的准确率达到最高，精确率为99.06%，召回率为79.35%，F1值为88.11%，抽取的实体存储在Neo4j图数据库，并自定义节点之间的关系，实现民族医药知识图谱可视化。

关键词： Albert-BiLSTM-CRF; 知识图谱; 实体识别; Neo4j图数据库; 民族医药中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）09-06-05Construction of ethnic medicine knowledge graph based on Albert modelLi Qing， Tang Dongxin， He Song（School of Medicine， Guizhou University， Guiyang， Guizhou 550025， China）Abstract： In order to excavate and protect the ethnic medicine theory， and clearly show its internal correlation and characteristics of diagnosis and treatment， the construction process and specific methods of ethnic medicine knowledge graph is expounded in detail. The ethnic medicine data set is processed effectively， the parameters of the model are adjusted according to the images of the model， and named entity recognition is performed based on the Albert-BiLSTM-CRF model. The accuracy of the results reaches the highest， with a precision rate of 99.06%， a recall rate of 79.35%， and an F1 value of 88.11%. The extracted entities are stored in the Neo4j graph database with customized relationships between nodes to realize the visualization of ethnic medical knowledge graph.Key words： Albert-BiLSTM-CRF; knowledge graph; entity recognition; Neo4j graph database; ethnic medicine0 引言中华文化博大精深，源远流长。