[發明專利]基于模型的醫學知識圖譜的構建方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110057473.5
• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112732941B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 李林峰;閆峻
• 申請（專利權）人: 醫渡云（北京）技術有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G16H50/30;G16H50/50;G16H50/70;G06N5/04;G06N20/00
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

本申請公開了一種基于模型的醫學知識圖譜的構建方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：確定表示醫學知識的待處理三元組，待處理三元組包括頭實體、屬性關系以及尾實體；基于待處理三元組的語義特征，確定待處理三元組的屬性關系對應的函數模型的模型信息，函數模型為確定頭實體與尾實體之間的屬性關系的約束條件的模型；將模型信息作為待處理三元組的第四元，生成待處理三元組對應的四元組。本申請實施例的技術方案，能夠準確表達三元組的兩個實體之間的屬性關系的約束條件，進而能夠根據患者的個體情況進行個性化推理。

技術領域

本申請涉及醫學數據處理技術領域，尤其涉及一種基于模型的醫學知識圖譜的構建方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

知識圖譜(Knowledge?Graph，簡稱：KG)，或稱作知識庫(Knowledge?Base，簡稱：KB)，是通過“實體”和“屬性關系”來表示知識的圖(Graph)結構。

醫學知識圖譜一般采用“主謂賓(Subject?Predicate?Object，簡稱：“SPO”)”形式的三元組構建而成的，如：S:糖尿病P:并發癥O:糖尿病腎病。其中，該三元組中主語S為“糖尿病”，謂語P為“并發癥”，賓語O為“糖尿病腎病”，三元組SPO的主語S、謂詞P、賓語O也分別可稱為三元組的頭實體(Head?Entity)、屬性關系(Relation)和尾實體(Tail?Entity)，謂語P即為頭實體與尾實體之間的屬性關系。從而，基于多個三元組構建醫學知識圖譜。

然而，由于三元組的頭實體與尾實體之間的屬性關系的成立或發生一般都會受到一定的條件約束，例如，并不是所有的糖尿病患者都會發生糖尿病腎病，糖尿病患者發生并發癥糖尿病腎病具有一定的概率，而這種三元組的知識表達方式無法表達頭實體與尾實體之間的屬性關系的這種約束條件。

發明內容

本申請實施例提供一種基于模型的醫學知識圖譜的構建方法、裝置、設備及存儲介質，用于解決三元組的知識表達方式無法表達頭實體與尾實體之間的屬性關系的約束條件的問題。

第一方面，本申請提供一種基于模型的醫學知識圖譜的構建方法，所述方法包括：確定表示醫學知識的待處理三元組，所述待處理三元組包括頭實體、屬性關系以及尾實體；基于所述待處理三元組的語義特征，確定所述待處理三元組的所述屬性關系對應的函數模型的模型信息，所述函數模型為確定所述頭實體與所述尾實體之間的所述屬性關系的約束條件的模型；將所述模型信息作為所述待處理三元組的第四元，生成所述待處理三元組對應的四元組。

在本申請的一些實施例中，所述方法還包括：對多個所述四元組中的共同實體進行合并處理，構建醫學知識圖譜。

在本申請的一些實施例中，所述模型信息包括模型類型，所述模型類型包括：常量函數模型、連續函數模型、規則函數模型以及復合函數模型中的一種或多種。

在本申請的一些實施例中，所述屬性關系的約束條件包括所述屬性關系的成立條件、所述屬性關系發生的群體概率、所述屬性關系發生的個體概率中的一種或多種。

在本申請的一些實施例中，所述基于所述待處理三元組的語義特征，確定所述待處理三元組的所述屬性關系對應的函數模型的模型信息，包括：基于所述待處理三元組的語義特征，確定所述待處理三元組的所述屬性關系的約束條件；基于所述屬性關系的約束條件，確定所述屬性關系對應的函數模型的模型類型。

在本申請的一些實施例中，所述基于所述屬性關系的約束條件，確定所述屬性關系對應的函數模型的模型類型，包括：若所述屬性關系的約束條件為所述屬性關系的成立條件，則所述屬性關系對應的函數模型包括所述規則函數模型；若所述屬性關系的約束條件為所述屬性關系發生的群體概率，則所述屬性關系對應的函數模型包括所述常量函數模型；若所述屬性關系的約束條件為所述屬性關系發生的個體概率，則所述屬性關系對應的函數模型包括所述連續函數模型。