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基于多源异构数据的神经外科知识谱图构建与应用
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作者 王博冉 周雪忠 +4 位作者 魏巍 王睿 刘一铭 田昊宇 戴芯瑜 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期879-886,共8页
研究中收集了百万余条的病历数据,利用知识图谱算法,整合了患者临床症状、主诉、诊断、用药等多源异构数据,基于外部数据集链接了患者疾病、症状、药物和基因等信息,共计提取6 800多条实体和33万条关系数据,构建了面向神经外科领域的医... 研究中收集了百万余条的病历数据,利用知识图谱算法,整合了患者临床症状、主诉、诊断、用药等多源异构数据,基于外部数据集链接了患者疾病、症状、药物和基因等信息,共计提取6 800多条实体和33万条关系数据,构建了面向神经外科领域的医学知识图谱.通过疾病、药物和症状之间的关系,验证了15组高频关系数据,采用富集分析方法探索各个实体之间的关联性,通过Neo4j工具对神经外科知识图谱进行可视化展示.利用知识图谱相关算法,能够补齐患者缺失的临床和微观信息,为临床医生提供准确、详细的诊断依据,提升诊断准确率和诊疗效率.此外,知识图谱还能促进知识探索,协助临床医生发现新的疾病特征、发病机制、药物靶点等,推动神经外科医学领域的知识创新和进步. 展开更多
关键词 知识图谱 信息抽取 神经外科 知识融合
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