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基于真实世界数据的医疗知识图谱构建.pptx

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简介：
本演示文稿探讨了如何利用现实世界的医疗数据来创建一个全面且实用的知识图谱，以增强医学研究和临床决策支持。通过整合海量医疗信息，我们旨在提供一个强大的工具，帮助医生做出更加精准的诊断和治疗建议，并推动个性化医疗的发展。 全国系统性地介绍了医疗知识图谱的构建及应用，并对各种应用场景进行了综合介绍。该PPT内容全面且详尽。

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  • 基于真实世界数据的医疗知识图谱构建.pptx
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    本演示文稿探讨了如何利用现实世界的医疗数据来创建一个全面且实用的知识图谱，以增强医学研究和临床决策支持。通过整合海量医疗信息，我们旨在提供一个强大的工具，帮助医生做出更加精准的诊断和治疗建议，并推动个性化医疗的发展。 全国系统性地介绍了医疗知识图谱的构建及应用，并对各种应用场景进行了综合介绍。该PPT内容全面且详尽。
     
  • 2019-TF21-医渡云-闫峻-医疗知识图谱构建中的真实世界数据挑战与方法.pdf
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    本论文由医渡云闫峻于2019年撰写，探讨了在构建医疗知识图谱过程中遇到的真实世界数据挑战，并提出相应的解决策略和方法。 近期，在医疗健康领域构建与应用知识图谱引起了学术界及工业界的广泛关注。医疗知识图谱的创建可以基于指南、书籍或文献进行知识抽取，也可以依靠领域专家的知识编辑来完成；而另一重要来源则是通过真实世界数据中的挖掘获得新知。 本次报告的重点在于探讨以临床电子病历为代表的真实世界数据在构建医疗知识图谱过程中遇到的主要问题与挑战，并提出相应的解决策略。我们将从讨论临床电子病历的数据质量问题入手，介绍如何建立医学常识库来确保知识源头的质量。接下来会深入讲解实体识别及标准化技术在处理医疗文本时的特殊性和面临的挑战，并通过实际案例展示更为有效的解决方案。 报告还将简要概述真实世界数据挖掘过程中其它遇到的技术难题及其对应的算法框架。最后，我们将分享一些具体的应用实例和成果。 闫峻，医渡云公司的首席人工智能科学家，在这一主题上进行了深入探讨并分享了构建此类知识图谱的关键技术和应对策略。医疗知识图谱的创建主要依赖于两种类型的数据来源：一种是传统的文献、指南及书籍；另一种则是临床电子病历等真实世界数据。后者由于其实时性和广泛性，为知识图谱提供了丰富的素材，但同时也带来了挑战。 例如，在处理临床数据的质量问题上（包括不完整性、错误性和格式一致性），需要建立医学常识库来确保知识的准确度和可靠性。医疗文本中的实体识别及标准化是构建知识图谱的重要环节；由于医学领域的术语复杂且专业，因此在这一过程中需采用特定技术，如自然语言处理（NLP）。实际操作中可能还需结合专家知识与机器学习算法以提高效率和准确性。 此外，在数据应用层面，医疗知识图谱的应用场景多样，包括但不限于医疗管理、科研工作、临床诊疗以及教学培训等。然而，用户需求的个性化及专业化要求加之对数据安全性和合规性的严格规定，则进一步提升了构建高质量医疗知识图谱的技术难度。医渡云公司为此开发了一系列解决方案和技术手段，如智能集成系统和区域或院级主索引机制，以确保患者信息的一致性与准确性，在跨系统、跨地域的数据共享中发挥重要作用。 为应对上述挑战，医渡云还研发了智能数据融合技术，能够高效处理大量分散且增长迅速的非结构化医疗数据，并通过分布式计算实现快速检索。同时，采用多粒度推理和人机协同等方法进一步提升了知识图谱的认知能力和信息整合效率，以适应不断变化的医学环境及用户需求。 综上所述，在构建基于真实世界数据的高质量医疗知识图谱过程中面临着复杂且具有挑战性的任务；唯有综合运用包括但不限于数据质量治理、自然语言处理与数据分析在内的多种技术手段，并结合专业知识和创新平台，方能打造出兼具实用性和高可用性特点的知识图谱系统，从而更好地服务于整个医疗卫生行业的多元化需求。
     
  • 基于知识图谱的智能医疗诊断系统_RobotDoctor.zip_hilltaj_医疗_医疗大数据_大数据医疗_知识图谱
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    RobotDoctor是一款集成知识图谱技术的智能医疗诊断工具，旨在通过分析和理解医疗大数据，提供精准的疾病诊断建议，助力医疗服务智能化。 经过60多年的发展，信息技术已经渗透到社会生活的每一个角落。随着其在国家治理、经济运行等方面的应用日益广泛，产生了大量的数据。特别是互联网技术的迅猛发展，在近几年内产生的数据总量已超过了人类历史上所有数据之和，其中医疗行业的数据增长尤为显著。 医疗大数据蕴含巨大价值，尤其是在临床辅助诊疗及健康管理领域中发挥着重要作用。如今，医疗大数据已成为国家战略层面的重要议题，并在全球学术界与产业界的竞争研究热点之中占据一席之地。如何有效利用这些海量的医疗数据、挖掘其深层潜在价值是未来信息科技发展的主要趋势之一，也是推动医疗大数据技术进步的关键背景因素。
     
  • 医疗知识图谱的构建与应用
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    《医疗知识图谱的构建与应用》旨在探讨如何通过构建全面、系统的医疗知识图谱来提高疾病诊断和治疗的效率及准确性。该书深入分析了知识图谱在医疗健康领域的具体应用场景，包括但不限于临床决策支持系统、个性化医疗服务等，并详细介绍了相关技术实现方法。 本段落将介绍医疗知识图谱的框架与构建过程，并通过应用示例来展示其实际用途。
     
  • 基于医疗知识图谱的问答系统的构建
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    本研究聚焦于开发一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，旨在通过整合结构化的医学信息和先进的自然语言处理技术，为用户提供精准、高效的健康咨询与诊断建议服务。 该项目（https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG）是一个基于医疗知识图谱的问答系统。它旨在通过利用结构化的医学数据来回答用户提出的各种医学相关问题，从而提供准确、及时的信息支持。该系统结合了自然语言处理和机器学习技术，能够理解复杂的医学术语并给出详细的解答。 该项目的目标是为医生、患者以及任何对医疗健康信息有需求的人士提供一个强大的工具，帮助他们更有效地获取所需的知识，并促进更好的医疗服务体验。
     
  • 医疗领域知识图谱的JSON格式结构化数据
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    本项目致力于构建医疗领域的知识图谱，并采用JSON格式对医学信息进行结构化处理，旨在提高医疗数据分析和应用效率。 使用Python语言下的爬虫工具从求医问药网获取并解析数据内容后进行处理融合，生成结构化的数据文件。该文件可用于构建以疾病为中心的医疗知识图谱，包含约4.4万个实体及30万条关系。 在医药领域内，此知识图谱主要涵盖以下类别： - Check（诊断检查项目）：共3,353个 - Department（医疗科目）：共54个 - Disease（疾病）：共8,807种 - Drug（药品）：共3,828种 - Food（食物）：共4,870种 - Producer（在售药品生产商）：共有17,201家 - Symptom（症状）：5,998个 关系类型包括但不限于“属于”、“疾病常用药品”、 “疾病宜吃的食物” 、“药品生产信息”、“所需检查项目”等。 属性方面，每个实体包含的信息有：名称、简介、病因分析、预防措施、治疗周期描述、治疗方法介绍、治愈可能性评估及易感人群特性。
     
  • 基于知识图谱的医疗诊断系统
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    本系统运用先进的知识图谱技术，整合医学文献与临床数据，为医生提供精准的疾病诊断支持和治疗建议，提升医疗服务效率与质量。 基于知识图谱的医学诊断系统能够利用结构化的医疗数据和专家经验来提高疾病的诊断准确性，并为医生提供决策支持。该系统通过构建详细的疾病、症状及检查项目之间的关联网络，使复杂的医学信息变得易于理解和应用。此外，它还能够促进个性化治疗方案的设计与优化，从而改善患者的健康状况和生活质量。
     
  • 基于BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别构建医生推荐系统的医学知识图谱及知识问答体系
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    本项目运用BERT、CRF和BiLSTM技术进行医疗领域命名实体识别，并建立医生推荐系统，集成医学知识图谱与智能问答功能。 领域知识图谱的医生推荐系统：通过使用BERT+CRF+BiLSTM进行医疗实体识别，构建医学知识图谱，并建立知识问答系统。
     
  • 基于Neo4j的简单医疗问答知识图谱
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    本项目构建了一个基于Neo4j的简单医疗问答知识图谱，旨在通过图形数据库技术高效存储和查询医学相关问题与答案，为用户提供精准的医疗信息咨询服务。 在当今信息化时代，医疗领域的知识管理和查询已经成为一个重要的课题。为了更好地理解和利用医疗信息，知识图谱这一概念被广泛应用。本项目以“基于neo4j的简易医疗问答知识图谱”为主题，旨在构建一个能够帮助医生、患者以及研究人员快速获取医疗知识的系统。这里我们重点讨论如何利用Neo4j这个强大的图形数据库来构建和操作这个知识图谱。 该项目从ask120网站上爬取数据，并将这些宝贵的数据导入到neo4j中。ask120是一个积累了大量问题与专业医生回答的医疗问答平台，项目从中获取包括问题、答案、疾病信息、症状以及治疗方法等在内的各种相关信息。通过图形化的数据结构，我们可以清晰地看到各元素之间的关联关系（例如疾病和症状的关系），从而实现高效的信息检索和分析。 知识图谱是一种以实体及其相互间的关系为节点与边的表示形式的数据结构，在医疗领域可以将疾病、药物、症状以及治疗方法等信息展现出来。通过这种数据模型，我们可以快速找到某疾病的可能的症状或查询特定药物的副作用，并进行深度挖掘及智能推荐。 构建这个医疗问答知识图谱的过程包括以下步骤： 1. 数据采集：使用网络爬虫从ask120获取问题和答案。 2. 数据预处理：清洗、统一格式并去除噪声，确保数据质量与一致性。 3. 数据建模：定义节点（如疾病、症状等）及关系类型（例如“导致”、“治疗”），为导入Neo4j做准备。 4. 导入数据：将经过预处理的数据导入到neo4j中，并创建相应的节点和边。 5. 图谱查询：使用Cypher查询语言，实现复杂查询功能如查找关联症状或疾病治疗方案等。 6. 应用开发：构建用户界面以支持交互式查询获取知识图谱中的信息。 总的来说，这个项目展示了如何利用Neo4j从ask120爬取的数据出发通过数据处理和图形化建模来高效地检索并使用医疗信息。这样的知识图谱不仅有助于提升医疗服务的质量，也为医学研究提供了强大的工具。