【摘 要】
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血糖管理是糖尿病治疗的关键点，临床医师面对巨量医学信息时需要实现治疗决策的实时更新而不得不面临着信息超载问题。如何从海量数据中发现隐含的知识和规律是人工智能算法的优势。然而医学数据的多源分布导致该决策无法满足规范化及个体化原则。知识图谱是目前解决数据融合及信息超载最有效的方法之一，通过面向特定领域形式化的对共享概念体系的详细说明，从数据中通过信息抽取的方法获取知识，并对多个知识进行关联、合并，使其
【机 构】
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上海中医药大学附属曙光医院内分泌科
【基金项目】
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国家自然科学基金（81874434、82074381）； 上海市科研计划项目（17401970100）； 上海市科技计划项目（21S21900700）～～；
论文部分内容阅读
血糖管理是糖尿病治疗的关键点，临床医师面对巨量医学信息时需要实现治疗决策的实时更新而不得不面临着信息超载问题。如何从海量数据中发现隐含的知识和规律是人工智能算法的优势。然而医学数据的多源分布导致该决策无法满足规范化及个体化原则。知识图谱是目前解决数据融合及信息超载最有效的方法之一，通过面向特定领域形式化的对共享概念体系的详细说明，从数据中通过信息抽取的方法获取知识，并对多个知识进行关联、合并，使其成为有机整体以提供更全面的知识。通过知识图谱的应用可弥补数据稀及不完整所致推荐算法性能的不足，提高血糖管理决策质量，为血糖管理提供精准、规范的指导。
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