【技术实现步骤摘要】
本公开涉及大数据处理，尤其涉及知识图谱，具体涉及医学知识图谱的构建方法、装置、辅助决策系统。
技术介绍
1、知识图谱(knowledge graph)，又称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。医学知识的应用通常面临关系复杂性，在医学知识中，实体之间的关系经常错综复杂，需要通过实体识别和关系抽取模型，将非结构化病历数据转化为有关系的实体三元组。
2、现有技术对医学知识的整理着重于简单的知识描述。以症状类实体为例，可能仅有“症状名”这一属性，而缺失了症状对于某一疾病而言的持续时间、发生条件等临床工作中重点关注的信息。此外，现有技术依赖领域专家，根据需要覆盖的知识领域和面向的实际任务进行知识分类从而构建知识图谱，即在给定schema(纲要)集合下，从自然语言文本中抽取出符合schema要求的spo(subject主语，predict谓语，object宾语)三元组知识。如先建立(疾病)-表现为-(症状)、(诱因)-诱发-(疾病)的本体层，再基于知识源采用半监督等方法进行知识抽取，抽取出疾病、症状、诱因等实体及其相关属性，形成实例层。而临床医疗业务场景的复杂性势必导致本体层、实例层的复杂，如果schema事先制定的不够充分，就很难覆盖临床实际场景需要的几千种疾病的推理需要，无法满足临床智能应用系统对应用级医学知识图谱的需求。
技术实现思路
1、
2、根据本公开的第一方面，提供了一种医学知识图谱的构建方法，包括：
3、获取待识别文本数据；
4、对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，得到所述待识别文本数据对应的三元组及条件；
5、基于所述三元组及所述条件构建医学知识图谱。
6、根据本公开的第二方面，提供了一种医学知识图谱的构建装置，包括：
7、数据接入模块，被配置为获取待识别文本数据；
8、知识抽取模块，被配置为对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，得到所述待识别文本数据对应的三元组及条件；
9、知识图谱生成模块，被配置为基于所述三元组及所述条件构建医学知识图谱。
10、根据本公开的第三方面，提供了一种基于医学知识图谱的辅助决策系统，包括：
11、获取模块，被配置为获取患者的症状信息；
12、知识推理模块，被配置为基于权利要求1-5中任意一项所述的方法构建的所述医学知识图谱进行知识推理得到所述症状信息对应的疾病列表及概率，并基于所述疾病列表及概率生成疾病候选结果；
13、特征抽取模块，被配置为基于所述症状信息抽取所述患者对应的个体特征，并查找所述医学知识图谱中对应所述个体特征的所述条件；
14、决策生成模块，被配置为基于所述疾病候选结果和所述个体特征对应的所述条件输出对应的辅助决策建议。
15、根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述技术方案中任一项所述的方法。
16、根据本公开的第五方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述技术方案中任一项所述的方法。
17、根据本公开的第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述技术方案中任一项所述的方法。
18、本公开提供一种医学知识图谱的构建方法、装置以及基于医学知识图谱的辅助决策系统，通过对医学知识进行信息抽取得到带条件的三元组，基于带条件的三元组构建知识图谱，可以适用于更复杂的医学应用场景，可以应用于辅助决策系统中，针对患者的个体特征作出更符合个体的辅助决策建议。
19、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种医学知识图谱的构建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，得到所述待识别文本数据对应的三元组及条件包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一实体为所述三元组的主语，所述第二实体为所述三元组的谓语。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，具体在于：识别所述至少两个实体和识别所述至少两个实体之间的关系是同时进行的。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，所述基于所述三元组及所述条件构建医学知识图谱之前，还包括：对所述三元组进行知识融合，所述知识融合包括对所述三元组中相同指代的所述实体进行同步，以及所述三元组中的宾语进行指代消解。
6.一种医学知识图谱的构建装置，包括：
7.根据权利要求6所述的构建装置，其中，所述知识抽取模块对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以
8.根据权利要求7所述的构建装置，其中，所述第一实体为所述三元组的主语，所述第二实体为所述三元组的谓语。
9.根据权利要求6所述的构建装置，其中，所述知识抽取模块识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，具体在于：识别所述至少两个实体和识别所述至少两个实体之间的关系是同时进行的。
10.根据权利要求6-9中任意一项所述的构建装置，还包括：
11.一种基于医学知识图谱的辅助决策系统，包括：
12.根据权利要求11所述的辅助决策系统，所述基于所述疾病列表及概率生成疾病候选结果之前，还包括：
13.根据权利要求11或12所述的辅助决策系统，其中，所述症状信息包括以下至少一项：所述患者的病历信息；所述患者描述的症状；所述患者的检查报告。
14.一种电子设备，包括：
15.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学知识图谱的构建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，得到所述待识别文本数据对应的三元组及条件包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一实体为所述三元组的主语，所述第二实体为所述三元组的谓语。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，具体在于：识别所述至少两个实体和识别所述至少两个实体之间的关系是同时进行的。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，所述基于所述三元组及所述条件构建医学知识图谱之前，还包括：对所述三元组进行知识融合，所述知识融合包括对所述三元组中相同指代的所述实体进行同步，以及所述三元组中的宾语进行指代消解。
6.一种医学知识图谱的构建装置，包括：
7.根据权利要求6所述的构建装置，其中，所述知识抽取模块对所述待识别文本数据进行信息抽取，识别出所述待识别文本数据中的至少两个实体以及所述至少两个实体之间的关系，得到所述待识别文本数据对应的三元组及条...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔灿，郑珊珊，吕明，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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