数字化医学信息组织和数据描述发展概况

随着科学进步,各种载体的医学信息资源数量急剧增多,进行医学信息组织和数据描述对于查找和利用医学信息资源是十分重要的。为此,探讨了目前国内外以MeSH医学主题词表为组织体系的“Medline”、“Embase”、“CBMdisc”、“Pubmed”、“UML(一体化医学语言系统”)等经典医学信息资源数据库,以及近年来研发的基于都柏林DC的国外医学信息组织元数据若干方案。上述医学信息组织都是从医学信息的语义和语法的视角,并根据医学知识和信息的特殊性从不同的层面来组织和描述医学信息的。事实表明,研发适宜数字化、网络化医学信息资源组织方法和手段是今后的发展趋势。

略论医学网络信息资源的组织

对网络信息资源组织的概念、方法和主要方式进行了介绍 ,详细分析了综合性搜索引擎在网络信息资源组织中存在的问题 ,阐述了医学网络信息资源组织的现状 ,指出了图书馆在网络信息资源组织中应有的地位。

医学本体构建方法研究——以脑区与自闭症为例

随着大数据在医学领域的应用日益广泛,本体在医学知识的表示和组织方面发挥着重要作用。医学知识包含大量复杂概念和关系,准确性和权威性要求高,为医学本体构建带来了挑战。本文提出了一种医学领域本体构建方法(推理-复用法),可以实现医学本体的高效构建,首先初始化领域概念和关系,确保本体知识结构的准确性;然后利用基于本体和规则的知识推理来扩展本体规模;最后,利用评估反馈机制来评价本体。本研究利用该方法首次构建了脑区-自闭症本体,并在此基础上通过知识推理发现了与自闭症有潜在关联的脑区,实现了本体的知识发现和扩展完善。

基于医学发展的《中图法》第五版医药卫生类

《中图法》R类基于医学领域的知识分类而构建,是医学视野下用于组织医学信息资源的分类体系。《中图法》第五版R类与第四版相比有500余处变化,以新增类目、增添类目注释、规范类名等方法反映新时期医学研究与发展的新主题。