健康知识图谱的构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种健康知识图谱的构建方法及装置。其中，该方法包括：健康知识图谱的构建方法，包括：抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本；基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱；其中，所述健康知识图谱用于对待检测对象的健康进行认知。本发明专利技术解决了健康知识图谱构建不准确的技术问题。解决了健康知识图谱构建不准确的技术问题。解决了健康知识图谱构建不准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
健康知识图谱的构建方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种健康知识图谱的构建方法及装置。

技术介绍

[0002]现有技术中的一种中医药知识图谱的构建方法，使用了深度学习技术，解决了中医药知识图谱技术评价标准不一致的问题；另外一种中医理论典籍的知识图谱构建方法，提供了通过实体表、动词表从中医理论典籍中提取知识图谱的方法；还有一种用于中医药知识图谱的构建方法，描述了从准备设备、分配工作人员、录入资料数据、知识图谱设计、开发系统、测试系统、人工校对、运行等流程。
[0003]现有技术存在的问题是：描述了知识图谱的构建方法，但采用的是和其他知识领域并无差异的知识图谱构建方法，只是简单的应用到中医中药领域，对中医中知识的特殊性的处理描述不足，导致了图谱构建的不准确。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种健康知识图谱的构建方法及装置，以至少解决健康知识图谱构建不准确的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种健康感知与认知方法，包括：抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本；基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱；其中，所述健康知识图谱用于对待检测对象的健康进行认知。
[0007]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种健康知识图谱的构建装置，包括：本体表达模型构建模块，被配置为抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本；健康知识图谱构建模块，被配置为基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱。
[0008]在本专利技术实施例中，抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本，并基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱，从而实现了提高健康检测的准确性和分析深度的技术效果，进而解决了健康知识图谱构建不准确的技术问题。
附图说明
[0009]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0010]图1是根据本专利技术第一实施例的健康知识图谱的构建方法的流程图；
[0011]图2是根据本专利技术第二实施例的健康感知与认知方法的流程图；
[0012]图3是根据本专利技术实施例的基于深度学习的健康感知步骤S202的流程图；
[0013]图4是根据本申请实施例的本体表达模型的结构示意图；
[0014]图5是根据本专利技术第三实施例的健康感知与认知方法的流程图；
[0015]图6是根据本申请实施例的关于心脏病的健康知识图谱示意图；
[0016]图7是根据本专利技术实施例的以器官心脏为节点进行推理的健康知识图谱的示意图；
[0017]图8是根据本专利技术实施例的以特征深竖纹为节点进行推理的健康知识图谱的示意图；
[0018]图9是根据本申请实施例的基于健康知识图谱的智能面诊的方法的流程图；
[0019]图10是根据本申请实施例的基于健康知识图谱的健康感知与认知方法的流程图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0021]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]概述
[0023]本申请提供了一种针对中医面诊领域的健康知识图谱，包含其构建方法、本体模型表达、推理应用。
[0024]通过将中医面诊的理论文本做三元组转化、实体与关系归并，完成从非结构化的文本到结构化的表达，也得到了本地模型抽象需要的基础实体与关系；采用特征、区域、症状、疾病、器官为实体，以检测出、组成、反射、发生于、推理出为关系，构建面诊本体表达模型；最终基于本体表达模型构建出的中医面诊的健康知识图谱可进行各类推理应用，包括特征统计、病因分析、症状到疾病的推理、疾病关联分析等进而替代人工的中医面诊，应用到智能面诊系统中。
[0025]本申请还提出了一种基于深度学习和健康知识图谱结合的健康感知与认知方法。该方法分为两大核心步骤，第一步采用深度学习实现健康感知，检测出人体的单项健康状态；第二步，采用健康知识图谱实现健康认知，将第一步检测出的症状输入到构建好的医学领域的健康知识图谱中，实现推理分析，从而给出更为准确、完整的健康分析。通过上述两个步骤，能够很好的把健康检测分析从当前的健康感知层面，进一步升级到健康认知的水平，从而提升健康检测的准确性和分析深度。
[0026]实施例1
[0027]根据本专利技术实施例，提供了一种健康知识图谱的构建方法，如图1所示，该方法包括：
[0028]步骤S102，抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本。
[0029]步骤S104，基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱。
[0030]在一个示例性实施例中，抽象出用于医学诊断的本体表达模型包括：抽象出多个实体和多个关系，其中，多个所述实体包括特征、区域、症状、疾病、器官，多个所述关系包括检测出、组成、反射、发生于、推理出；通过多个所述关系，建立多个所述实体之间的联系，以构建所述本体表达模型。
[0031]在一个示例性实施例中，通过多个所述关系，建立多个所述实体之间的联系，包括以下至少之一：将所述特征和所述区域之间设为
″
检测出
″
关系，以表示从所述区域检测出所述特征；将所述特征和所述症状之间设为
″
组成
″
关系，以表示所述特征组成所述症状；将所述区域和所述症状之间设为
″
组成
″
关系，以表示所述区域组成所述症状；将所述症状自身设为
″
组成
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健康知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：抽象出用于医学诊断的本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本；基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱；其中，所述健康知识图谱用于对待检测对象的健康进行认知。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，抽象出用于医学诊断的本体表达模型包括：抽象出多个实体和多个关系，其中，多个所述实体包括特征、区域、症状、疾病、器官，多个所述关系包括检测出、组成、反射、发生于、推理出；通过多个所述关系，建立多个所述实体之间的联系，以构建所述本体表达模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过多个所述关系，建立多个所述实体之间的联系，包括以下至少之一：将所述特征和所述区域之间设为
″
检测出
″
关系，以表示从所述区域检测出所述特征；将所述特征和所述症状之间设为
″
组成
″
关系，以表示所述特征组成所述症状；将所述区域和所述症状之间设为
″
组成
″
关系，以表示所述区域组成所述症状；将所述症状自身设为
″
组成
″
关系，以表示所述症状组成新的症状；将所述区域和所述器官之间设为反射关系，以表示所述区域反射所述器官；将所述疾病和所述器官之间设为
″
发生于
″
，以表示所述疾病发生于所述器官；将所述症状和所述疾病之间设为
″
推理出
″
，以表示从所述症状推理出所述疾病。4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱，包括：通过语法分析和语义分析，将所述医学诊断理论文本解析为多个三元组，其中，多个所述三元组中的每个三元组包括两个所述实体以及两个所述实体之间的关系；归并多个所述三元组，去除多个所述三元组中的冗余的三元组，以对多个所述三元组进行优化；从优化后的多个所述三元组中，提取出包括实体类型和实体实例的实体表、以及包括关系类型和...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，曾金龙，
申请(专利权)人：深圳伯德睿捷健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：