医学知识图谱构建技术与研究进展

概要：医学知识图谱是实现智慧医疗的基石，有望带来更高效精准的医疗服务。

摘要：医学知识图谱是实现智慧医疗的基石，有望带来更高效精准的医疗服务。然而，现有知识图谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低，限制多，拓展性差等问题。针对医疗数据跨语种，专业性强，结构复杂等特点，对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析，涵盖了医学知识表示、抽取、融合和推理以及质量评估五部分内容。此外，还介绍了医学知识图谱在信息检索、知识问答、智能诊断等医疗服务中的应用现状。最后，结合当前医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题，对其发展前景进行了展望。

关键词：知识图谱；知识获取；知识融合；知识推理；自然语言处理

引言

自年万维网之父TimBerners-Lee提出语义网，人们不断在网络等电子载体上表达和修正对客观世界的理解，形成了一个概念标准化的过程，同时随着链接开放数据(LinkedOpenData)的规模激增，互联网上散落了越来越多的知识元数据。

知识图谱就是在这样的大数据背景下产生的一种知识表示和管理的方式，强调语义检索能力。近年来，在人工智能的蓬勃发展下，知识图谱涉及到的知识抽取、表示、融合、推理、问答等关键问题得到一定程度的解决和突破，知识图谱成为知识服务领域的一个新热点，受到国内外学者和工业界广泛







































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