[發(fā)明專利]一種疲勞標志疾病知識圖譜的構(gòu)建方法

在審

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• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN112015905A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉志軍;許巖麗;尹天露;高曉歡;席愛萍;丁敏;蘇縣輝;宋永紅;梁爽
• 申請（專利權(quán)）人: 河北工程大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G16B15/00;G16B50/10;G16H50/20;G16H50/70
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 張明月

本發(fā)明公開了一種疲勞標志疾病知識圖譜的構(gòu)建方法，所述疲勞標志疾病知識圖譜是以疲勞為首發(fā)癥狀的疾病為對象構(gòu)建的醫(yī)學知識圖譜，構(gòu)建方法的具體為：S1、知識獲取，S2、知識建模；S3、知識融合；S4、構(gòu)建知識圖譜：將疲勞標志疾病知識圖譜模型，抽取實體和關(guān)系，存儲在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，得到疲勞標志疾病知識圖譜，本發(fā)明能夠有效篩查可能患病的職業(yè)人群，制定科學的防治計劃或進行早期治療，以提高人群整體健康水平。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種疲勞標志疾病知識圖譜的構(gòu)建方法，用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域。

背景技術(shù)

疲勞（fatigue）是一種主觀不適感覺，可導致正常活動和工作失能。作為一種非特異性癥狀又與許多重大疾病有著密切的關(guān)聯(lián)，隨著對疾病機制研究的日益深入，最近些年來對疲勞領(lǐng)域的研究逐漸成為熱點，日本率先成立了疲勞疾病研究所，《歐洲工作時間法》EWTD，是國際上最早對醫(yī)生職業(yè)疲勞實施的立法，美國CDC于2017年成立了人群健康疲勞研究所。我國對疲勞癥狀相關(guān)疾病的篩查方面研究近期也取得了良好進展，2019年許巖麗等利用Q Exactive Plus 質(zhì)譜對唾液樣品中的蛋白（或肽）譜進行鑒定，找到疲勞狀態(tài)下的穩(wěn)定、特異的生物標志物和生物標志物組合，建立疲勞-相關(guān)生物標志物評價模型并進行綜合評價，證實了唾液中存在可檢測到的疲勞生物標志物，并利用唾液中不同疲勞因子含量來判定疲勞和程度，為進一步實現(xiàn)與疲勞相關(guān)疾病的人工智能管理奠定了基礎(chǔ)。

近年來，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，并且被應(yīng)用于各行各業(yè)的研究中，計算機數(shù)字信息化的成像分析、知識學習推理等方法在疾病診斷等方面發(fā)揮了巨大作用；知識圖譜是人工智能應(yīng)用不可缺少的基礎(chǔ)資源，知識圖譜在語義搜索、問答系統(tǒng)、智能客服、推薦系統(tǒng)等應(yīng)用占據(jù)重要地位。馬費成等提供一種大數(shù)據(jù)環(huán)境下高血壓知識庫構(gòu)建與系統(tǒng)集成方法,從高血壓知識相關(guān)數(shù)據(jù)來源采集數(shù)據(jù),并預處理并生成初始的知識圖譜，接著利用主題模型提取相關(guān)主題,自動構(gòu)建高血壓本體庫；基于高血壓本體庫,根據(jù)數(shù)據(jù)的存儲類型進行知識抽取,并將知識進行融合,更新知識圖譜；迭代直至得到滿足要求的知識圖譜和本體庫,作為高血壓知識庫。以上通過利用大數(shù)據(jù)自動建立高血壓知識庫,為知識庫相關(guān)研究開拓新的思路,同時也為高血壓的診斷和治療提供了技術(shù)支持。陳纖纖等將人工智能技術(shù)用于胰島素閉環(huán)控制系統(tǒng)研究中，并指系統(tǒng)仍需進一步的專家知識庫的積累、醫(yī)療與人工智能深度合作來不斷完善。

目前醫(yī)學知識圖譜相關(guān)研究有付洋等心臟病中文知識圖譜的構(gòu)建研究；曹明宇等基于知識圖譜的原發(fā)性肝癌知識問答系統(tǒng)從醫(yī)學指南及SemMedDB知識庫中抽取其知識三元組,構(gòu)建了原發(fā)性肝癌的知識圖譜；吳嘉敏整合多種專業(yè)醫(yī)學數(shù)據(jù)資源,以肺癌相關(guān)藥物、基因、靶標、論文為主要實體,對肺癌醫(yī)學知識圖譜的構(gòu)建進行研究；趙雪嬌將婦產(chǎn)科教材中的知識轉(zhuǎn)變?yōu)橹R圖譜結(jié)構(gòu)。為后期智能醫(yī)療等醫(yī)療服務(wù)提供了理論基礎(chǔ)。

但是當前醫(yī)學知識圖譜均是對疾病的治療，而無對疾病預防的相關(guān)醫(yī)學知識圖譜，而本申請通過對疲勞疾病知識圖譜進行研究，能夠有效篩查可能患病的職業(yè)人群，制定科學的防治計劃或進行早期治療，以提高人群整體健康水平。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是提供一種疲勞標志疾病知識圖譜的構(gòu)建方法，能夠有效篩查可能患病的職業(yè)人群，制定科學的防治計劃或進行早期治療，以提高人群整體健康水平。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種疲勞標志疾病知識圖譜的構(gòu)建方法，所述疲勞標志疾病知識圖譜是以疲勞為首發(fā)癥狀的疾病為對象構(gòu)建的醫(yī)學知識圖譜，構(gòu)建方法的具體步驟如下：

S1、知識獲取：從文獻網(wǎng)站、相關(guān)數(shù)據(jù)庫以及預留補充數(shù)據(jù)庫中提取關(guān)于疲勞診斷、疲勞蛋白標志物參數(shù)、疲勞癥狀疾病的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行翻譯、構(gòu)建詞向量、分句和詞形的規(guī)范化處理；

S2、知識建模：根據(jù)概念、實體、關(guān)系、屬性四個部分構(gòu)建疲勞標志疾病知識圖譜模型；