痰湿体质知识图谱构建研究初探

目的 基于Neo4j图数据库探索痰湿体质知识图谱的构建方法,为后续开展知识问答、智能辅助诊疗、养生方案推荐研究提供前期基础。方法 通过检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普资讯中文期刊服务平台,全面收集痰湿体质相关资料,并采用人工标注的方法抽取痰湿体质相关实体及实体之间的关系。参考中医临床术语及语义网络标准,从形成因素、发病倾向、特征和调理方法等方面构建痰湿体质知识图谱。结果 在Neo4j图数据库中,共创建19类节点标签、6种关系类型,包含383个节点和844条连线,实现了痰湿体质知识图谱的初步构建及可视化功能展示。结论 结合Neo4j图数据库技术构建痰湿体质知识图谱具有直观、高效的特点,为建立中医体质知识共享平台奠定了基础。     

基于知识图谱的精神分裂症药物知识发现

采用路径发现、链路预测等方式从知识图谱中获取知识内在关联,挖掘知识间的隐含信息,为研究提供新方向。在利用多源数据库对获取的精神分裂症文献进行实体识别、关系抽取、属性补充的基础上,用Neo4j图数据库构建精神分裂症知识图谱,用Neo4j图数据库中的Cypher查询语句进行节点中心性挖掘和元路径查询,共发现67种药物,其中包含29种治疗精神分裂症药物和38种尚未用于治疗该疾病的药物。对未用于治疗精神分裂症的38种药物进行分析,发现这38种药物与精神分裂症存在隐含联系,可以从中挖掘治疗其的潜在药物。     

临床实践指南实施性促进研究之四:中医/中西医结合指南知识图谱知识抽取、存储与实例展示

本研究基于中医诊疗特点和中医临床指南特点,以《冠心病稳定型心绞痛中医诊疗指南》为例构建中医/中西医临床指南知识图谱,进一步检验知识图谱技术应用于中医/中西医指南领域的可操作性和合理性.构建流程主要包括:根据概念层及数据层设计,从指南中抽取实体与关系、整理成实体库与三元组关系库进行知识导入、利用Neo4j进行知识存储,并...     

中医古籍《灵枢》的知识图谱构建与可视化探讨

【目的】探讨《灵枢》的知识图谱构建与可视化方法,以期为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供思路。【方法】借鉴专业领域知识图谱的构建思路,利用文本挖掘技术,进行词库构建,对《灵枢》原文进行分词、实体识别、关系抽取等处理,得到知识图谱的构建基础。再利用图数据库Neo4j进行知识图谱的存储与查询,实现知识图谱的可视化展示。【结果】得到《灵枢》词库的1 216个高质量词汇,实现了《灵枢》理论的知识图谱构建。构建的知识图谱可基本展示《灵枢》文本中描述的中医理论,如藏象与精气之间的关系、情志与五脏的关系等,使得相关实体与关系的检索调用成为可能,为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供了思路。【结论】通过知识图谱构建可以得到《灵枢》的中医理论知识图谱,展示《灵枢》中表达的阴阳五行、脏腑经络等的知识联系。知识图谱的构建与在图数据库中的存储,可使《灵枢》文本涉及的知识图谱能以可视化语义网络图的形式进行展示,还可使嵌入语义搜索、语义维基等系统成为可能,为中医智能医疗服务发展助力。     

中医类流感知识图谱的构建

目的：以《中国百年百名中医临床家丛书》、中医书籍等为知识图谱构建素材,借鉴国际系统医学术语全集（SNOMED）、统一医学语言系统（UMLS）和中医药学语言系统（TCMLS）的语义关系构建“症状-证候-治法”及“所用方剂-中药”之间关系的语义网络。方法：采用人工知识抽取的方法,利用知识图谱构建素材和SQL Server 2008对数据进行预处理,选取图数据库Neo4j构建中医类流感温病理论知识图谱。结果：构建的知识图谱包含实体812个和关联4 759个。结论：通过Cypher语言使“证-治”“证-症”“症-药”等关联知识图谱可视化,能够直观地展示各个实体之间的关系,为今后将中医类流感知识图谱与深度学习技术相结合应用于中医奠定了基础。     

中医不寐知识图谱构建与知识发现

目的 系统梳理中医不寐知识,构建中医不寐知识图谱,实现知识关联、知识融合及深度挖掘,为智能化诊疗提供新的路径与方法。方法 以《景岳全书》《类证治裁》等中医古籍和《中医内科学》《针灸学》等国家规划教材为数据来源,通过本体构建、语义消歧等方法得到结构化数据,利用Cypher语言导入Neo4j数据库,构建中医不寐知识图谱,并进行知识检索和知识发现。结果 构建出包含527个节点、1 067条关系的中医不寐知识图谱,并从理、法、方、药4个方面入手,完成了知识检索与知识发现。结论 中医不寐知识图谱可以使用户直观、高效地获取相关知识,了解改善睡眠的方法,有效助推传统医学的继承与发展,为中医智能辅助诊疗提供新思路。     

消渴病经方知识图谱构建与知识发现

[目的] 构建经方领域的消渴病知识图谱,并在此基础上进行知识查询和发现。[方法] 筛选经方古籍中消渴病的相关内容,通过本体七步法构建消渴病本体,以结构化的三元组数据来表示研究内容,并进行语义消歧,用Excel软件存储结构化数据,再导入Neo4j图数据库,构建消渴病的经方知识图谱。[结果] 构建了包含1 432个节点、3 067个关系的消渴病经方知识图谱,其模式层包含24个节点、24个标签、54条关系和24种关系类型,通过Cypher语言可以从辨证、立法、处方、遣药四个方向进行描述性检索与知识发现。[结论] 以知识图谱的方式结构化展示消渴病经方相关内容,模拟经方理论体系与临床诊疗思维,通过实现复杂知识之间的多途径联系,有助于更深入地进行知识发现与探索。     

基于Neo4j探究程红亮教授针灸治疗中风后吞咽障碍临床规律

目的 基于Neo4j知识图谱技术探究程红亮教授针灸治疗中风后吞咽障碍临床规律。方法 收集568份安徽中医药大学第二附属医院脑病五科2019年6月至2023年6月门诊的中风后吞咽障碍患者针灸诊疗记录,运用Neo4j 3.5.25图数据库生成证型总体关系图谱,基于Python 3.8.6进行频数统计分析,利用PHP 5.4程序代码进行腧穴关联规则分析,并在Neo4j中绘制腧穴关联规则知识图谱,运用Cypher语句查询目标证型关联度较高的关系并输出得到证型聚类知识图谱。结果 共涉及中医证型7种,分布频率百分比≥20%的症状有18个,频率≥20%的腧穴有19个,腧穴归经分布次数较多的有任脉、足少阳胆经、经外奇穴、督脉、足阳明胃经、足太阴脾经。提升度较高的关联组合由以下腧穴组成：手三里、外关、曲池、阳陵泉、大钟、气海、血海等,得到证型聚类知识图谱。结论 程红亮教授提出“咽为经脉之所聚”理论,认为针灸治疗中风后吞咽障碍当以“辨经论治”为核心,确立了以任、督二脉为主,结合不同经脉组穴的取穴思路。     

中医症状知识库知识关联研究

介绍中医学症状研究及中医药领域知识图谱技术应用研究现状,选取《中医药学名词》作为症状知识来源,构建中医症状知识库。运用描述性统计、关联规则分析等数据挖掘方法阐述高频证型以及症状信息分布规律、症状以及症状隐性知识之间的关联关系,利用Neo4j构建中医症状知识图谱并分析病证-症状-属性之间的知识关联关系。     

基于中成药知识图谱的知识推理及智能推荐

目的/意义构建中成药说明书知识图谱,实现基于知识推理的智能推荐。方法/过程基于Py2neo结合Neo4j图数据库搭建知识图谱的技术,整理1 380种中成药信息并构建数据库,基于三元闭包算法实现知识推理,运用概率模型计算中成药推荐评分。结果/结论共形成实体概念11 103个,语义关系24种。构建了中成药智能推荐知识图谱,搭建中成药智能推荐平台实现中成药的准确推荐。实现中成药与知识图谱领域结合,为中医辅助诊疗提供方法借鉴,为进一步开展中成药知识可视化研究提供参考。     

基于电子病历系统关系数据库构建患者诊疗图谱

介绍在电子病历(Electronic Medical Record,EMR)系统中使用图数据库的目的,阐述使用Neo4j对EMR系统关系数据进行建模的全过程,构建某医院门诊患者就诊记录多关系异构诊疗知识图谱,实现EMR系统中关系数据库结构可视化,并探索利用图数据库来挖掘数据管理和分析的潜力。     

基于自然语言技术进行血管超声报告智能生成诊断提示的探索

目的:探索基于血管超声报告进行自然语言处理并智能生成诊断提示的方法。方法:对血管超声报告采用Bi-LSTM-CRF模型进行分词及命名实体识别,根据专家指南构建知识图谱,通过查询实体及关系属性,实现超声诊断的智能建议。结果:Bi-LSTM-CRF模型识别了4类实体,其识别准确度均在90%以上,单个报告的处理速度在毫秒量级,同时构建包括4类关系的知识图谱。结论:自然语言处理结合知识图谱可以用于血管超声报告的智能诊断提示生成。     

基于自然语言处理的临床合理用药知识图谱构建

目的：构建基于自然语言处理的临床合理用药知识图谱。方法：以国家食品药品监督管理总局（CFDA）、美国食品药品监督管理总局（FDA）及某大型三甲医院药品库中药品说明书为数据源，构建了一种基于深度学习算法的临床合理用药知识图谱库。对随机抽取的500份药品说明书进行人工标注，将标注的数据划分为训练集、测试集、验证集。基于深度学习模型BRET进行训练，通过训练集训练模型和验证集验证训练过程中的性能及训练后通过测试集测试模型性能，用优化后的机器学习模型预测未标注的药品说明书。结果：最终抽取出30余万条“实体-关系-实体”的三元组关系，将机器学习模型产生的三元组与领域专家标注产生的三元组一起导入Neo4j图形数据库中存储，以知识图谱的形式展现给临床药师。结论：通过基于深度学习算法的临床合理用药知识库构建，在标引少量药品说明书的前提下，挖掘出药品说明书中所有的医疗关系和实体。自动构建基于药品说明书的合理用药知识图谱，可提高合理用药的自动化程度和准确度，降低不合理用药。     

基于图数据库的乳腺疾病知识图谱构建与应用

通过Neo4j图数据库梳理乳腺癌、乳腺炎、乳腺囊肿等乳腺疾病知识体系,构建乳腺疾病知识图谱,形成一套乳腺疾病相关的可视化图知识库,帮助医生对概念知识点与知识体系进行理解,对日常诊疗工作予以辅助。     

中医诊断学辨证知识图谱构建研究与实践

阐述中医诊断学辨证知识图谱构建方法和过程,包括知识梳理、知识图谱结构模型构建、命名实体获取、关系提取、图谱表示、可视化等方面,实现中医诊断学辨证知识地图Web服务,在利用知识图谱技术开展中医智能辅助辨证研究方面进行探索和初步实践。     

基于知识图谱的影像组学研究可视化分析

目的：使用知识图谱的方法对影像组学领域文献分布、研究力量分布和研究热点进行分析,为相关研究提供参考。方法：下载Web of Science数据库中影像组学文献题录。分别使用BICOM 2.0.1和SATI 3.2对发表年份、期刊、作者、关键词、科研机构数据进行清理和频次统计;使用CiteSpace V4.4.R1构建国家(地区)合作网络知识图谱;使用Ucinet 6构建核心著者、核心科研机构的合作网络知识图谱;使用gCLUTO 1.0构建高频关键词双聚类图。结果：共检索到700篇文献,自2012年开始论文发表数量逐年快速增长。在该领域领先的主要有美国、中国、荷兰等国家,形成5个重要科研机构合作群和10个重要著者合作群。根据高频关键词双聚类分析发现8个研究热点方向。结论：影像组学作为一个新兴的研究方向处于快速发展阶段,越来越多的国家、科研机构及多学科背景科研人员投入到相关研究中,并不断有新的名词、新的方法出现在该领域。     

基于科研本体的国防科技知识图谱构建

以海量科技文献为对象构建国防科技知识图谱。研究了知识图谱的定义和构建的相关技术,结合科技文献特点,提出了从科研本体模式构建知识图谱的思路。将国防科技分类一体化词表与科研本体相结合,通过国防科技海量文献元数据进行实体概念抽取、归一和关联建立,构建了国防科技知识图谱,并开展服务应用,提高了国防科技文献利用的有效性。     

基于医学典籍和HIS的“药品-疾病”二部图构建

首先构建ICD-10疾病领域本体概念图谱,并以具体疾病为例可视化展示其对应的层级关系;再从国家药典等权威医学知识指南中抽取禁忌证和适应证等先验知识,并将ICD-10与广州医科大学附属第三医院的诊断名称进行匹配,同时兼顾同义词比对,基于诊断适应证规则关联可用与不可用药品,将其转化为“药品-疾病”二部图;同时从广州医科大学附属第三医院HIS中抽取基于临床经验的药品治疗疾病事实知识,从而融合真实数据和书本知识,提高药品和疾病间关系的可信度,以此实现对本院诊断用药的精准管理;最后将结果数据以知识图谱的形式呈现,分析存储在Neo4j图数据库的内容,并进行可视化分析和可解释推理方面的应用。     

中文疾病知识图谱构建初探

探索构建以疾病为中心,包含7大类实体以及实体之间关联的中文疾病知识图谱。介绍总体框架与思路、数据抽取和建模过程,采用基于R2RML的RDB2RDF数据映射标准完成数据采集、清洗、加工、存储、转换、建模、关联、检索等流程构建,基本实现中文疾病知识图谱构建的预期目标。     

基于古代文献的防治眼病中医导引概述

通过对防治眼病的中医导引文献进行梳理,发现古代文献中记载了大量的防治眼病的中医导引,具体可分为散式导引、套路式导引、四时相关导引、按摩相关导引,部分导引体现了中医辨证论治、天人相应的特点。可进一步整理挖掘还原经典的防治眼病的中医导引,满足广大群众对于防治眼病的保健需求。