【摘 要】
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伴随着人工智能的飞速发展,知识图谱已经成为人工智能的一项热门研究技术。知识图谱和医疗健康交叉的智能医疗一直是研究的热点,心血管疾病是当今世界死亡率最高的疾病之一,心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位,农村为45.91%,城市为43.56%,心血管病相关的数据专业性较强且结构较为复杂,构建一个有效的心血管病知识图谱来管理这些数据并且辅助医生进行初步诊断是需要迫切解决的问题。心血管病知识图谱的构建分
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伴随着人工智能的飞速发展,知识图谱已经成为人工智能的一项热门研究技术。知识图谱和医疗健康交叉的智能医疗一直是研究的热点,心血管疾病是当今世界死亡率最高的疾病之一,心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位,农村为45.91%,城市为43.56%,心血管病相关的数据专业性较强且结构较为复杂,构建一个有效的心血管病知识图谱来管理这些数据并且辅助医生进行初步诊断是需要迫切解决的问题。心血管病知识图谱的构建分为知识驱动和数据驱动两种模式,利用知识驱动构建的知识图谱缺乏真实数据支撑,医学概念/关系复杂,仿真难度较大因此难以形成规模。而利用数据驱动构建的知识图谱的问题也十分明显,医疗数据源具有复杂性,各种医疗数据标准不一致,医疗数据异构多元化严重;数据大多为网络公开的通用数据集,可靠程度不高,结构化与非结构化数据混杂并且没有结合医生的临床经验以及医疗标准。本研究基于心血管病领域知识图谱的数据驱动和数据驱动相融合的方式,结合本文提出的PDNet模型,构建了心血管疾病辅助决策模型（CDMIKG-PDNet）。主要工作如下:（1）首先利用开源的知识图谱Wikidata、open KG等和开源的知识库UM LS定义的医学语言规范以及合作医院医生的先验医学知识构建面向心血管病的医疗概念图谱,满足专家需求的同时综合覆盖了心血管病的医学知识,概念图谱具有心血管病概念节点。实验数据均来自于合作医院心血管病数据库中的真实结构化数据与非结构化数据（电子病历）,对于结构化数据采用RDF/OWL映射的规则导入上述心血管病医疗概念图谱;对非结构化数据采用人工标注（合作医院的医生）的方法,提出一种Bil STM-CRF-KB模型,此模型融合了心血管病概念知识库相关的心血管病知识,在本文合作医院的数据集上,抽取出的数据准确率达到90.35%。上述两种数据导入概念图谱,由此构建心血管病医疗实例图谱,实例图谱使用Neo4j实现可视化。（2）在所构建好的心血管病医疗实例图谱的基础上,提供工具和医生交互式的进行特征选择,根据医生制定的临床规则筛选出同时保证预测精确率以及贴切现实临床表现的特征组合节点以及这些节点所包含的真实心血管病数据,用来训练心血管病辅助决策模型（CDMIKG-PDNet）。将已构建好的心血管病辅助决策模型（CDMIKG-PDNet）筛选出的数据分别与PDNet（未经过图谱筛选数据）、PNN、Deep FM、Din以及DBN进行模型对比研究,实验结果证明了,该方法在合作医院数据集上,预测心血管病时的准确率其他算法高,可以用来构建心血管病辅助决策模型。
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