中医药知识图谱的构建与应用研究：融合多源异构数据、人工智能及预训练模型

简介：
本研究聚焦于中医药领域的知识图谱建设，结合多源异构数据、AI技术及预训练模型，旨在提升中医药知识的系统化和智能化水平。 中医药知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于整合来自不同来源的异构数据，包括专利信息、中药靶点以及疾病相关信息。这种图谱通过节点代表实体（如药物、病症等）及其之间的关系来构建一个复杂的网络结构，便于理解和探索中医药领域的复杂知识。 在构建过程中，主要的数据源来自于IncoPat专利数据库和TCMSP及OMIM数据库。利用深度学习信息联合抽取模型自动识别并提取专利文本中的关键实体以及它们之间的关联关系，如药物、疾病及其药效等。此外，通过字符串匹配与词典方法对数据进行规范化处理，并解决不同来源中相同实体的不同表示问题。 本体设计是知识图谱的核心部分，在中医药领域内定义了31种不同的实体类型和48种语义关系，涵盖了专利文本中的解决方案和技术功效等内容。这样的结构有助于全面准确地捕捉到中医药领域的关键信息。 通过频次分析及关联规则Apriori算法的应用，可以挖掘中药处方中各成分的共现模式，并找出潜在优化组合的可能性，为糖尿病肾病等疾病的治疗提供科学依据。这种方法不仅适用于中药处方的优化研究，在药物研发和疗效预测等领域也有广泛应用潜力。 然而，构建知识图谱的过程中也面临着挑战。例如在专利文本信息抽取阶段仍然需要部分人工标注工作，这可能增加时间和成本投入。未来的研究方向可以探索更高效的自动化标注方法来提高数据处理效率，并考虑如何实现知识图谱的实时更新和动态维护以适应中医药领域的发展需求。 综上所述，基于多源异构数据构建并应用的中医药知识图谱研究，在整合多种来源的数据基础上，利用深度学习与自然语言处理技术建立了一个丰富的信息库。这不仅支持中药处方优化分析的研究工作，也为促进中医药创新提供了强有力的支持和科学依据。这项成果对于推动中医药现代化进程具有重要的意义。