【摘 要】
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随着人工智能的迅猛发展以及智慧医疗的提出,具备高关联性,高结构化的医学知识图谱成为智慧医疗的研究热点。然而基于互联网大数据构建的知识图谱,其知识质量难以保证,难以适
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(批准号:81801797),国家重点研发计划资助(批准号:2020YFC2005801)
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随着人工智能的迅猛发展以及智慧医疗的提出,具备高关联性,高结构化的医学知识图谱成为智慧医疗的研究热点。然而基于互联网大数据构建的知识图谱,其知识质量难以保证,难以适用于具有高专业、高要求、高准确度的临床辅助诊疗场景。本文提出一种基于临床指南的知识图谱构建方法,着重在知识源头进行优化,主要对其中包含的陈述性知识和流程性知识进行建模。最后以非小细胞肺癌与冠心病两类疾病为例,分别构建了疾病知识图谱,验证了该方法的可用性。
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