2021-10-31-浙江数字医疗卫生技术研究院-医疗行业医学知识图谱_医学人工智能的基石_44页_12mb

imit白皮书总结：医学知识图谱与医学人工智能

核心内容

医学知识图谱是医学人工智能的重要基石，其通过图模型结构化表示医学知识，支持语义搜索、知识问答、临床决策支持等应用场景。医学知识图谱的发展融合了多种技术，如语义网络、本体、语义网和链接数据等，其构建与应用需要结合医学知识的特殊性进行定制化设计。

主要观点

1. 知识图谱定义
   知识图谱是一种基于图模型的结构化知识表示形式，由节点和边组成，三元组是其基本表示形式。医学知识图谱是重要的领域知识图谱之一，用于表达医学实体及其关系。

2. 知识图谱分类
   知识图谱可分为通用知识图谱和领域知识图谱。医学知识图谱属于领域知识图谱，对特定领域有更高的准确性、深度和复杂性要求。

3. 知识图谱的发展历史
   知识图谱的发展经历了语义网络、本体、语义网、链接数据等多个阶段。2012年Google正式提出“知识图谱”概念，标志着知识图谱成为行业关注的焦点。

4. 医学知识图谱的特殊需求
   医学知识图谱需要在知识表示、知识获取和知识应用方面进行特殊设计，如引入本体规范医学概念、利用人工与机器结合的方式构建知识图谱、记录医学知识的来源和证据等级。

5. 医学知识图谱的构建流程
   构建流程包括知识建模、知识抽取、知识融合、知识存储和知识推理五个阶段。医学知识图谱的构建通常采用自上而下的方式，依赖医学专家的参与，同时考虑医学知识的复杂性和多样性。

6. 医学知识图谱的应用方向
   医学知识图谱目前主要应用于语义搜索、知识问答和临床决策支持，同时在药物研发、公共卫生事件应对等领域展现出潜力。

7. 医学知识图谱的未来展望
   未来医学知识图谱将朝着数据数量更大、质量更高、标准化程度更好和分级应用更明显的方向发展。构建过程中需注重行业共享与生态建设，提升知识图谱的可复用性和互操作性。

关键信息

• 医学知识特点：术语多样化、知识分散、质量参差不齐、知识复杂。
• 构建方式：医学知识图谱构建方式包括机器构建、人工构建以及两者结合的方式，需结合医学专家的参与以确保准确性。
• 知识抽取难点：医学实体识别和关系抽取面临嵌套实体、不连续实体、一词多义等问题。
• 知识融合挑战：医学知识图谱的融合涉及Schema融合和实体对齐，面临一词多义和语义复杂的问题。
• 知识存储方式：包括关系型数据库、面向RDF的三元组数据库和原生图数据库，各有优劣，需根据应用场景选择。
• 知识推理应用：知识推理用于知识图谱补全和去噪，提高知识图谱的完整性和准确性。

医学知识图谱构建方式

• 知识建模：构建Schema时应参考成熟的标准，如UMLS、SNOMED CT等，结合中文医学知识特点进行定制。
• 知识抽取：包括实体识别和关系抽取，主要采用基于规则和基于机器学习的方法，后者依赖深度学习和预训练模型。
• 知识融合：解决数据异构和冗余问题，分为Schema融合和实体对齐，需医学专家参与以确保准确性。
• 知识存储：根据数据类型选择不同的存储方式，如关系型数据库、RDF三元组数据库和原生图数据库。
• 知识推理：用于知识图谱补全和去噪，提升知识的完整性和准确性。

医学知识图谱应用示例

• 语义搜索：将用户输入的关键词转换为结构化的知识，提升搜索效率。
• 知识问答：基于医学知识图谱进行智能问答，辅助医生和患者获取医学信息。
• 临床决策支持：结合证据等级和临床路径，为医生提供更精准的治疗建议。
• 辅助药物研发：通过知识图谱分析药物与疾病之间的关系，加速药物研发过程。
• 公共卫生事件应对：支持疫情数据整合与分析，提升公共卫生事件的应对效率。

医学知识图谱现状与挑战

• 数据规模：国外医学知识图谱数据规模大、领域广泛，而国内在数据规模和维护机制上仍有差距。
• 维护模式：国外有统一的维护机制，国内多依赖科研项目或企业尝试，缺乏行业统一标准。
• 知识整合：国外已实现跨领域知识整合，国内则因标准不统一而存在资源分散问题。
• 技术挑战：医学知识抽取和融合面临实体识别、关系抽取、一词多义、数据异构等复杂问题。

未来发展方向

• 数据数量更大：随着医学研究的深入，医学知识图谱的数据规模将不断扩大。
• 质量更高：需要建立统一的权威来源和标准，提升医学知识图谱的可信度和准确性。
• 标准化程度更好：推动医学知识图谱的标准化，提升其在不同系统间的互操作性。
• 分级应用更明显：根据不同应用场景，构建不同层级的知识图谱，提高适用性和效率。

结语

医学知识图谱作为医学人工智能的重要组成部分，其构建和应用需要结合医学知识的特殊性进行定制化设计。未来，随着技术的发展和行业生态的完善，医学知识图谱将在提升医疗智能化水平方面发挥更大作用。