[發(fā)明專利]一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110252977.2
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN112966123A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何升浩;李向陽
• 申請（專利權(quán)）人: 山東健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G16H10/60;G16H70/40
• 代理公司: 濟南信達專利事務(wù)所有限公司 37100
• 代理人: 馮春連

1.一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于,其結(jié)構(gòu)框架包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于根據(jù)醫(yī)生需求采集醫(yī)院的電子病歷；

概念圖譜構(gòu)建模塊，用于借助醫(yī)生工作中使用的工具集，根據(jù)獲取的電子病歷構(gòu)建概念知識圖譜；

實例圖譜構(gòu)建模塊，用于借助醫(yī)生工作中使用的工具集，從電子病歷中抽取實體、事件、關(guān)系，構(gòu)建實例知識圖譜；

整合模塊，用于借助醫(yī)生工作中使用的工具集，將概念知識圖譜和實例知識圖譜的節(jié)點融合，得到多個特定疾病領(lǐng)域的知識圖譜。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，所述醫(yī)院的電子病歷包括專業(yè)醫(yī)院治療特定疾病的臨床數(shù)據(jù)、主任醫(yī)師及以上級別的診斷數(shù)據(jù)和治療數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，所述醫(yī)生工作中使用的工具集包括醫(yī)生輸入工具、醫(yī)生標注工具、規(guī)則庫工具、ER-OWL映射工具；

所述概念圖譜構(gòu)建模塊借助所述醫(yī)生輸入工具、所述規(guī)則庫工具、所述ER-OWL映射工具構(gòu)建概念知識圖譜；

所述實例圖譜構(gòu)建模塊借助所述醫(yī)生標注工具、所述規(guī)則庫工具、所述ER-OWL映射工具構(gòu)建實例圖譜。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，構(gòu)建概念知識圖譜的具體操作為：

首先，基于醫(yī)院的電子病歷，所述概念圖譜構(gòu)建模塊使用所述醫(yī)生輸入工具，構(gòu)建基于UMLS的通用醫(yī)學詞庫和特定疾病領(lǐng)域的特定醫(yī)學詞庫，其中，UMLS中的醫(yī)學知識存儲在基于ER數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)庫中；

隨后，基于ER-OWL映射工具，將UMLS中基于ER數(shù)據(jù)模型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為基于RDF數(shù)據(jù)模型的節(jié)點，基于映射節(jié)點構(gòu)建概念知識圖譜。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，通過規(guī)則庫工具，醫(yī)生自定義ER-OWL映射工具的映射規(guī)則，且映射規(guī)則具體指定了映射過程中ER數(shù)據(jù)模型的列與RDF數(shù)據(jù)模型的節(jié)點之間的映射關(guān)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，構(gòu)建實例知識圖譜的具體操作為：

首先，所述實例圖譜構(gòu)建模塊借助所述醫(yī)生標注工具對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行標注，并將標注結(jié)果存儲在實體語料庫和關(guān)系語料庫；

隨后，所述實例圖譜構(gòu)建模塊基于實體語料庫對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依次進行實體抽取、事件抽取，并進一步基于關(guān)系語料庫進行關(guān)系抽取，最終完成實例知識圖譜的構(gòu)建。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，在規(guī)則庫工具和實體語料庫的支持下，所述實例圖譜構(gòu)建模塊采用LSTM-CRF模型/CRF模型進行實體和關(guān)系的抽取。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種面向特定疾病領(lǐng)域的醫(yī)療健康知識圖譜系統(tǒng)，其特征在于，構(gòu)建實例知識圖譜的過程中，將抽取的實體和關(guān)系作為機器學習方法的訓練集，以基于醫(yī)院的電子病歷抽取不同特定疾病領(lǐng)域的實體和關(guān)系。