医学知识组织体系发展现状及研究重点

文章基于对200多部活动的医学术语表、分类表、叙词表、本体及一体化语言系统的研究和分析，归纳总结了生物医学领域知识组织体系的发展现状。重点对主流医学知识组织体系MeSH、SNOMEDCT、UMLs的构建模式进行剖析，对有代表性的标准化医学术语集及医学领域本体项目进行梳理。最后就医学知识组织体系的研究重点及推进我国医学领域知识组织体系建设进行简要论述。

基于医学本体的术语相似度算法研究

【目的】借助大型的医学本体,提升医学术语相似度计算精度。【方法】依据SNOMED CT和MeS H两个医学本体的层级结构和语义关系,提取概念术语的深度、距离等语义参数,并用概念密度对其加权得到深度系数和距离系数,构造相似度函数进行术语相似度计算。【结果】该算法能在两个医学本体中进行术语相似度计算,较传统算法更加接近人工评分标准。【局限】该方法较为依赖本体结构。【结论】该方法能够提高以医学本体为基础的术语相似度计算精确度。