《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 医疗知识库的未来形态：医疗知识图谱前瞻
文章大纲
- 简介
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构建医疗信息管理系统的核心思路
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开发一种新的医疗信息表示方法
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利用先进的自然语言处理技术对临床数据进行分析
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提出了一种基于自动化的医疗知识表示方法
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自动化算法能够实现高效的知识分类和存储
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医学知识图谱质量评估
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CMeKG(Chinese MedicalKnowledge Graph)
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- 样例
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参考文献
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简介
在2012年, 谷歌提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念,并为世界知识和领域知识的构建提供了重要的参考价值.
知识图谱的构成基础包括头实体、尾实体以及两者间的关联所形成的三元组结构。就其研究应用而言，则主要包含通用型和垂直方向的知识图谱两大类。
常见的通用知识图谱包括Google Knowledge Graph、DBpedia、CN-DBpedia以及X Lore等实例。尽管通用知识图谱收集了大量领域的知识信息，在描述复杂领域的具体细节方面却受限于概念框架而显得不够完整。相比之下，在领域知识的描述能力上优于通用知识图谱的知识图谱体系通常依赖人工构建方法，在实际应用中往往面临较高的构建成本。
在知识图谱概念提出之前**（即概念尚未被提出时），众多研究机构已经基于知识存储体系构建了大量核心医学资源（如世界卫生组织维护的国际疾病分类代码ICD-10、美国国立医学生物学图书馆的一体化医学语言系统UMLS及其包含的100多种词表与分类体系等）。这些核心资源为医学领域提供了专业的描述 ，不仅可服务于医学文献检索或医学术语标准化等传统意义上的医学信息化应用**（如帮助医生快速查找病史信息或统一医疗用语标准），** 而且还未能满足现代智慧医疗对医学知识结构化、精细化和自动化需求**（例如在智能问诊系统或健康管理平台中缺乏对疾病信息的高度组织化表示）。
在大数据时代的背景下，知识图谱作为一种基于语义的知识表示与管理技术的出现具有重要意义。近年来随着人工智能技术的迅速发展，在这一领域中对知识抽取、表示、融合、推理以及问答等关键问题的研究已取得了一定的进步与突破。如今该技术已成为人工智能应用中的一个研究热点，并受到国内外学者及工业界的高度关注。
知识图谱源自语义网，在汲取了语义网与本体在知识组织与表达方面经验后，在人与计算机及计算机间实现了更加便捷的知识交流、流转以及加工处理过程。
近年来，在知识图谱领域的应用中，医学已成为最重要的分支之一。包括但不限于上海曙光医院开发的中医药知识图谱、本体医疗知识库 SNOMED-CT及其在IBM Watson Health等平台的应用实践。
知识图谱被视为智能大数据的核心研究热点之一，在信息化浪潮中展现出独特的技术创新潜力。它凭借先进的技术架构，在数据组织形式上实现了渐进式架构设计，并具备高效的跨源数据整合能力；同时依赖RDF、OWL等成熟的标准体系提供可靠的数据支撑；此外还拥有智能化语义检索与推理功能。
在医疗领域中,随着区域卫生信息化体系和医疗信息系统的进一步发展,已经收集并存储了海量的医学数据.研究者们面临着如何从这些海量数据中提取有价值的信息,并实现对其有效管理和共享应用这一重要课题.这一课题既是推动医学智能化发展的核心问题之一,也是构建智能医学知识检索系统、优化临床诊断流程以及实现医疗质量监控和管理的重要基础.
本文首先阐述了医学知识图谱构建的技术基础。其中主要包括医学知识的表示方法；涉及了对医学实体、关系及属性进行提取；融合过程中的关键步骤。接着探讨了基于医学知识图谱技术的应用现状。最后分析了该技术在研究领域的主要特点：研究重点在于数据整合与智能推理能力；面临的挑战主要来自数据质量与语义理解问题；未来发展趋势则聚焦于智能化与个性化方向的发展路径。
知识库构建思路
医疗知识库旨在作为构建医疗知识图谱的基础方案，在此过程中主要用于收集和整理与医疗相关的原始信息。
医疗知识库的构建是一项系统性工程,旨在为临床医生提供便捷的知识检索渠道.该系统通过整合医学文献、诊疗规范以及临床实践数据,形成了一个多维度的知识存储体系.在构建过程中,我们注重遵循医学信息传递的专业性要求,确保知识内容的准确性和权威性.通过引入先进的信息技术手段,实现了知识库的智能化管理与服务功能.
医疗知识库建设的核心目标在于提升临床诊疗效率和医疗质量.为此,我们重点围绕医学信息的标准化表达、知识系统的可搜索性和易维护性展开设计与开发.系统采用模块化架构模式,确保各知识点之间的有机衔接与协同工作.同时,我们还注重建立完善的知识更新机制,以适应医学领域的持续发展需求.
在医疗知识库的具体构建过程中,我们始终坚持科学规划与技术支撑相结合的原则.首先,我们需要对现有医学文献和临床实践数据进行全面梳理和分类整理;其次,基于标准化的医学语言体系进行知识条目编码;最后,建立完善的知识验证机制以保证数据的真实性和可靠性.
为了满足临床医生的实际需求,医疗知识库建设还特别注重用户体验的设计与优化.包括但不限于:提供多语言支持、支持移动端访问以及实现个性化推荐等实用功能.这些设计不仅提升了系统的实用价值,也为医疗机构的应用场景提供了更加完善的解决方案.
整个医疗知识库构建过程体现了系统工程的理念和现代信息技术的应用优势.通过持续的技术创新和制度优化,我们有信心打造一个高效、可靠的知识服务平台.
在具体的实施过程中,我们将严格遵循以下原则:科学规划原则、技术创新原则、质量保障原则以及用户至上原则.这些指导思想贯穿于整个系统的规划设计和实际建设过程中.
为了确保建设过程的专业性和规范性,我们将组建一支由医学专家和技术骨干共同组成的专业团队负责项目的实施工作.
项目团队成员将定期对系统建设进度进行评估并根据实际情况作出相应的调整和完善.
医学知识图谱的构建
医学知识图谱构建技术划分为五个主要环节：医学知识的表示、知识抽取、知识融合、知识推理以及质量评估。基于大量结构化或非结构化的医学数据资源提取相应的知识元素，并采用合理高效的方式进行存储于知识库中。通过医学知识融合实现对知识库内容的去重与关联连接，增强其内在逻辑性和表达能力，并结合人工与自动化手段持续更新与完善旧有知识体系并补充新知领域的内容。借助于智能推理机制自动推导出缺失的事实信息，并实现疾病诊断与治疗方案的自动化生成过程。同时通过质量评估机制保障数据的有效性与可靠性，在提升知识图谱可信度的同时确保其准确度水平。
本体表示法采用网络形式来呈现知识信息，并通过（实体 1、关系、实体2）三元组来描述相互关联的两个节点。随着知识图谱理论的发展，在这一领域逐渐获得了广泛认可。它借鉴了语义网的概念体系但又增添了自身特色：本体理论更加聚焦于实体特有的固有属性，并因此具有更为深远的发展潜力。此外，在描述语言方面主要采用RDF（Resource Description Framework）、RDF-S、DAML（Description Algorithm Multilingual）以及OWL（Web Ontology Language）等技术与方法。运用本体理论于医学术语建模有助于提升数据整合能力：首先构建高效可互操作的医疗信息系统；其次促进医疗数据资源间的重用共享与传输；最后实现基于统一或多模态语义标准的数据统计与分析功能。现有的医学领域本体资源主要包括LinkBase数据库、TAMBIS 本体库（TaO项目）等。
医学知识抽取
在知识提取过程中依据来源权威性进行排序，在构建过程中整合了200余种权威临床路径文档、900多种临床实践文件以及基于百科类网络资源的多源异构医学文本数据。具体分为国际/国家医学标准术语集、医学教材、临床路径指南、临床实践文件以及医学百科五个类别。
医学标准术语集和医学教材通常由国际或国家级机构统一制定或规定资源内容。其优点在于具有高度权威性且数据来源公开且可靠。临床路径是指为某一特定疾病设计的一套标准化治疗方案与治疗流程，在综合运用循证医学证据及治疗指南的基础上构建一种促进治疗组织与疾病管理的方法体系。临床路径通常表现为医院处理某类疾病时的标准指导方案与操作流程，并兼具专业性和权威性特征。 临床实践则是为临床医生及其患者提供特定临床情景处理方案与决策支持工具的具体应用领域。它整合了最新研究成果、诊断程序、治疗方案、相关指南、研究证据以及专家意见等多方面信息资源，在实际临床工作中提供可靠的决策依据，并特别适用于疑难病例的处理与决策支持。
医学知识描述体系
自动构建与提取技术
不同类型的医学文本具有各自的特征。根据文本特征的特点，在分析过程中分别采用了基于规则的分析方法与基于深度学习的知识挖掘技术。本文主要探讨如何提取医学概念之间的关联信息。在技术实现方面，请参考图3所示的技术框架：其中利用基于规则的方法提取临床路径、医学网站和医学百科中的医学知识；而利用基于深度学习的方法则聚焦于挖掘临床实践中积累的知识。
- 基于规则
- 基于深度学习
医学知识图谱质量评估
数据的质量直接关系到数据的应用效果，在进行数据分析时实施质量评估机制至关重要。可以通过量化指标对数据质量进行刻画，并对具有较高可靠性的数据样本进行筛选以提升后续分析的质量。在医学诊断领域对数据的准确性和可信度提出了更高的要求，在构建医疗知识图谱的过程中，并不是其完成的关键环节而是贯穿于整个知识图谱生命周期的重要环节：早在2013年本体峰会（Ontology Summit2013）就已经明确了本体生命周期各阶段需要进行的质量评估工作。
目前，知识图谱/本体的评估方法可分为四大类：
遵循黄金标准的方案，
该类任务/应用所对应的任务策略，
以数据驱动的方式进行操作，
依据特定指标的标准方法。
表 1 对比了这几种本体评估方法。
CMeKG(Chinese MedicalKnowledge Graph)
在构建CMekg的过程中,我们主要依赖于中文分词.命名实体识别及关系提取等技术手段,通过这些技术的应用显著提升了自动化水平.这些措施不仅要求确保知识来源的充分性,还特别注重扩展了医学文本来源的广度与规模,从而使得知识图谱中的信息更加丰富全面.同时,作为医学领域的重要知识体系,Cmekg不仅要求确保知识来源的充分性,还特别注重组织结构与内容权威性的统一.为此,我们主要参考ICD-10.ATC(MeSH)等国际标准来规范知识图谱构建过程,以保证其专业性和系统性.综合以上因素,Cmekg的知识图谱构建流程
样例
3D 图谱视图
知识图谱
示范应用：医学知识问答 ：消化不良的临床表现
参考文献
- 医学知识图谱构建技术及其最新发展
- 中文医学知识图谱CMeKG2.0（https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-20-4）
- 通俗易懂的知识图谱技术与应用指南（
- 基于疾病导向的医药领域知识图谱系统及智能问答服务实现
- 开放获取的中文知识图谱
- 《自然语言处理实战入门》相关知识体系初探
- 医疗信息化的数据平台构建与应用研究
- 人工智能技术在医学诊断知识图谱构建中的深入探讨