【摘 要】
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目的 构建疾病与药品关联的知识图谱，便于医生在开具处方时查询相关用药知识，减轻医生的学习和工作压力。方法 针对临床医生工作现状，探索利用基于分布式机器学习库Spark-MLlib的并行频繁模式增长（FP-growth）关联规则算法，从历史海量临床数据中挖掘用药知识实现知识图谱构建。结合实际医疗理论对图谱中2型糖尿病的用药知识进行临床论证。结果 通过该方法挖掘出的临床用药知识，可应用于医生日常处方药
【基金项目】
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浙江省医药卫生科技计划项目《基于大数据的智能临床决策分析平台研究》（项目编号：2019KY187）；
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目的 构建疾病与药品关联的知识图谱，便于医生在开具处方时查询相关用药知识，减轻医生的学习和工作压力。方法 针对临床医生工作现状，探索利用基于分布式机器学习库Spark-MLlib的并行频繁模式增长（FP-growth）关联规则算法，从历史海量临床数据中挖掘用药知识实现知识图谱构建。结合实际医疗理论对图谱中2型糖尿病的用药知识进行临床论证。结果 通过该方法挖掘出的临床用药知识，可应用于医生日常处方药品开单过程中，作为医生选用合适药品和联合用药的参考。结论 构建的疾病与药品关联知识图谱，能够根据疾病诊断名称为临床经验不足的年轻医生和实习医生提供用药知识，对有临床经验的医生也有一定的帮助。
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