产品概述

近年来,信息技术在医药领域的应用取得了较大进展。医疗从业人员构建了大量的术语系统,文献库和数据库,形成了比较完整的医药科学数据体系这些数字资源包含丰富的知识,可以支持各种医疗知识系统的发展。但是,相关的知识资源是分散的,像一组“知识孤岛”。数据集成的缺乏导致资源利用率低下,并妨碍了服务的能力。人们对医疗知识的需求与服务质量之间仍存在差距。

知识图谱是大数据时代大规模知识管理和智能服务的新兴技术。“知识图谱”是建立在“语义网络”上的庞大知识系统。它可以捕捉和呈现领域概念之间错综复杂的关系,并将各种信息系统中分散的知识连接起来。知识图谱在知识检索,问答,知识推荐,知识可视化和其他应用程序中非常有用。利用深度机器学习及推理系统构建的医药知识图谱为解决医药领域“知识岛”问题提供了理想的技术手段,有助于实现知识资源的整合,提高知识服务能力。

总体目标

利用信息技术手段开展医药知识的管理和服务是一项开创性的探索,在临床等领域极大的应用价值。近年来,知识图谱(Knowledge Graph)成为知识管理领域中的一项新兴技术,因其简单易学、可扩展性强、支持智能应用等优点而得到广泛应用。

知识图谱(Knowledge Graph)是以“语义网络”为骨架构建起来的巨型、网络化的知识系统,能捕捉并呈现领域概念之间的语义关系,使各种信息系统中琐碎、零散的知识相互连接,支持综合性知识检索以及问答、决策支持等智能应用。探索如何构建面向医药领域的知识图谱,实现医药知识资源的有效整合,面向医药工作者和百姓提供全面、及时、可靠的知识服务。

系统主要内容

本系统主要内容包括知识存储与建模、知识图谱构建和基于知识图谱的应用等。存储与建模包含知识表示方法、大规模三元组存储和提供快速海量知识查询服务。知识图谱的构建包含知识抽取、知识融合以及基于图谱的知识推理等。应用层主要包含以知识图谱为基础的医疗信息搜索、知识图谱支撑的基于问答服务的医疗轻问诊和基于知识图谱的辅助决策系统等。整体框架如下图:

医药知识图谱构建与整体框架图