基于医案文本的名老中医诊疗知识图谱构建方法及应用

目的 以名老中医临床病案为研究对象，设计中医诊疗知识图谱构建方法并进行应用。方法 首先，设计深度学习和正则表达式相结合的医案文本实体抽取方法，对非结构化医案文本的疾病、症状、病机和中药实体进行自动抽取；其次，定义实体关系，利用HAN方法计算实体之间的相关性，形成“实体-关系-实体”三元组；最后，利用图数据库Neo4j进行知识存储、Gephi进行可视化展示并在名老中医诊治肺癌医案上进行应用验证。结果 知识抽取模型对医案实体抽取的精确率、召回率和F1分别为88.49%、90.02%、89.25%，各指标优于对比方法；通过实体相关性计算共提取了1077条三元组，并成功构建了知识图谱，能够反映名老中医诊治肺癌“病-症-机-药”之间的关系。结论 本文方法可以有效解决名老中医临床医案文本知识的抽取、组织和表达问题，实现了从医案文本到知识图谱的自动化构建过程，相关研究思路和方法可以为名老中医诊疗知识图谱构建提供参考。