多病种多指南临床辅助决策支持系统的知识图谱构建及应用方法技术方案

本申请针对目前医疗领域中缺乏针对肿瘤疾病知识图谱的现状，提出了一种可以应用在多病种多指南临床辅助决策支持系统中的肿瘤知识图谱，针对肿瘤疾病的特殊性和复杂性，分别建立肿瘤指标本体模型、肿瘤治疗方案模型、肿瘤药物及不良反应模型和肿瘤治疗规则模型，将上述四个模型进行集成，通过上述四个模型的联动，为肿瘤疾病的辅助决策提供知识来源和辅助判断，帮助用户快速做出决策。帮助用户快速做出决策。帮助用户快速做出决策。

【技术实现步骤摘要】
多病种多指南临床辅助决策支持系统的知识图谱构建及应用方法


[0001]本专利技术涉及医疗人工智能应用领域，具体而言，涉及一种肿瘤知识图谱的构建方法与具体应用。

技术介绍

[0002]伴随着万物互联的思想与人工智能技术的发展，知识图谱(Knowledge Graph)的概念于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。在医疗领域，从海量的医疗文献与数据中提取有用的医学知识，完成推理逻辑，辅助医生做出最快最好的决策，离不开知识图谱的图搜索与图计算能力。国内外医疗领域的知识图谱也有很多，国外例如Freebase和DBpedia等具有推理能力的大型知识图谱；国内的面向多疾病的知识图谱如CMeKG、中医药知识图谱等。目前市场出现的基于医疗知识图谱的相关产品，例如国外的IBM Waston，国内的百度的灵医智惠，都是基于医疗知识图谱技术，建立临床辅助决策系统，提高基层医院医疗水平。但是大多是针对一种疾病进行设计的决策系统。医疗领域的知识图谱主要以概念为主，关系单一，结构不够完善，处于研究探索阶段。
[0003]本申请中知识图谱的构建是将医疗领域相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多病种多指南临床辅助决策支持系统的知识图谱构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S01、设计肿瘤知识图谱架构，包括肿瘤指标本体模型、肿瘤治疗方案模型、肿瘤药物及不良反应模型、肿瘤治疗规则模型；S02、采集多指南中不同肿瘤疾病的相关知识，经过融合、去重操作后，按照S01设计的肿瘤知识图谱架构建立肿瘤知识图谱，并采用图数据库存储所述肿瘤知识图谱；S03、对S02建立的肿瘤知识图谱进行准确性校验，包括实体校验、属性校验、关系校验、拼写校验；S04、肿瘤知识图谱的查询接口开发与部署。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肿瘤指标本体模型的建立过程包括如下步骤：步骤1、从指南中提取不同肿瘤疾病类型的指标以及指标之间的逻辑关系；步骤2、建立肿瘤指标之间的推导规则；步骤3、建立肿瘤疾病通用的多层级树状指标结构和指标属性；步骤4、对从多指南中采集的指标进行标准化处理，映射到标准术语；步骤5、建立指标与指标结构的连接关系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肿瘤治疗方案模型的建立过程包括如下步骤：步骤1、提取多指南中肿瘤治疗方案的结构化文件；步骤2、提取治疗方案中的药物实体，建立“治疗方案
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药物
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药物用量”三元组关系；步骤3、建立“治疗条件”实体，对应于每一项治疗方案在不同指南中出现的记录，包括药物治疗方案名称、来源指南、所有适用的治疗阶段、方案推荐等级；步骤4、建立非药物治疗方案结构，包括治疗方式、治疗部位以及治疗技术。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肿瘤药物及不良反应模型的建立过程包括如下步骤：步骤1、从多肿瘤治疗指南以及药品网站中提取肿瘤治疗药物数据；步骤2、建立肿瘤疾病通用的多层级树状药物结构和药物属性；步骤3、对提取的药物名称进行标准化处理，映射到标准术语；步骤4、提取不同药物的不良反应和防治方案；步骤5、建立药物、药物类别、不良反应和防治方案之间的关系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述肿瘤治疗规则模型的建立过程包括如下步骤：步骤1、获取肿瘤治...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，李琴，马婷婷，许宏伟，宋黎晓，
申请(专利权)人：青岛百洋智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：