[發明專利]一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統

在審

• 申請號: 202110252977.2
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN112966123A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 何升浩;李向陽
• 申請（專利權）人: 山東健康醫療大數據有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G16H10/60;G16H70/40
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 馮春連

本發明公開一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統，涉及數據處理技術領域，包括：數據采集模塊，用于根據醫生需求采集醫院的電子病歷；概念圖譜構建模塊，用于借助醫生工作中使用的工具集，根據獲取的電子病歷構建概念知識圖譜；實例圖譜構建模塊，用于借助醫生工作中使用的工具集，從電子病歷中抽取實體、事件、關系，構建實例知識圖譜；整合模塊，用于借助醫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點融合，得到多個特定疾病領域的知識圖譜。本發明能夠構建多個特定疾病領域的知識圖譜，提高醫療健康知識圖譜構建的準確率，具有重復利用、可擴展的優點。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，具體的說是一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統。

背景技術

自2012年以來，知識圖譜一直是研究的焦點，這一概念最初由谷歌提出，用來增強其搜索引擎的語義理解能力。知識圖譜的定義是一種基于圖的數據結構，由節點(實體)和標記邊(實體之間的關系)組成。通常，將僅具有概念節點的知識圖譜定義為概念知識圖譜(Concept KnowledgeGraph:CKG)，將具有實例節點和事件節點的知識圖譜作為實例知識圖譜(Instance KnowledgeGraph:IKG)，以及將同時包含CKG和IKG作為事實知識圖譜(Factual KnowledgeGraph:FKG)。

常規知識圖譜的構建系統架構主要包括以下內容:知識表示，知識圖譜構建工具，如信息抽取和融合工具，以及知識的存儲和應用。但是，常規策略不能直接應用于特定領域的知識圖譜，更不用說構建更專業的面向特定疾病領域的知識圖譜。原因之一是構建專業的特定疾病知識圖譜需要抽取來自特定數據源的特定實體和關系，并且需要構建針對不同疾病的專用語義網絡。

目前的醫療健康知識圖譜通常涵蓋廣泛的醫學知識領域:所有蛋白質(UniProt)，盡可能多的藥物(Drugbank)，已知的許多藥物及其之間的相互作用(Sider)，以及大量整合的知識圖譜，如Bio2RDF和LinkedLifeData。

眾所周知，在醫學領域，一方面，有各種疾病、許多復雜的概念和關系，需要醫生提供大量具體的先驗知識來幫助辨識它們，更重要的是，醫生對不同疾病的實際需求可能各不相同；另一方面，數據獲取的困難以及來自疾病領域的先驗知識的缺乏，一次性構建涵蓋所有疾病領域的醫療健康知識圖譜是十分困難的。

發明內容

本發明針對目前技術發展的需求和不足之處，提供一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統。

本發明的一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統，解決上述技術問題采用的技術方案如下：

一種面向特定疾病領域的醫療健康知識圖譜系統，其結構框架包括：

數據采集模塊，用于根據醫生需求采集醫院的電子病歷；

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

實例圖譜構建模塊，用于借助醫生工作中使用的工具集，從電子病歷中抽取實體、事件、關系，構建實例知識圖譜；

整合模塊，用于借助醫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點融合，得到多個特定疾病領域的知識圖譜。

可選的，所涉及醫院的電子病歷包括專業醫院治療特定疾病的臨床數據、主任醫師及以上級別的診斷數據和治療數據，前述數據分為結構化數據和非結構化數據。

進一步可選的，所涉及醫生工作中使用的工具集包括醫生輸入工具、醫生標注工具、規則庫工具、ER-OWL映射工具；

概念圖譜構建模塊借助醫生輸入工具、規則庫工具、ER-OWL映射工具構建概念知識圖譜；

實例圖譜構建模塊借助醫生標注工具、規則庫工具、ER-OWL映射工具構建實例圖譜。