川崎病知识图谱构建研究

川崎病是一种对儿童危害极大的血管炎综合征。川崎病可导致严重的心脏缺血症状或发展成缺血性心脏病,从而导致患儿死亡。尽管许多学者做了大量的研究,但病因始终未明,也没有发现一种特异性生物学标记物可以确诊。临床医生需要分析川崎病相关的各类复杂的知识与数据资源,以获得临床决策支持的信息,并做出有效的临床决策。知识图谱能够集成各类复杂的知识与数据资源,成为人工智能技术应用的一种重要方法。已经构建了川崎病的知识图谱,集成了与川崎病相关的多种知识资源,包括临床指南,临床实验的数据,药物知识库,医学文献,药物不良反应知识库,为川崎病的临床决策支持提供了基础的知识与数据资源整合基础。

抑郁障碍知识图谱中抗抑郁药不良反应知识整合及其应用

抑郁障碍已成为当今社会影响人们精神健康最重要的问题之一。然而,有二分之一到三分之二的抑郁障碍患者在初次治疗的前半年里停药,其中部分患者停药原因是无法耐受药物不良反应。在临床决策过程中,准确把握和分析抗抑郁药物的不良反应成为临床医生面临的一个重要环节。抗抑郁药不良反应通常多达几十种,临床工作中,医生既要兼顾疗效与不良反应间的平衡,又要顾及患者躯体疾病治疗,难以快速、准确的做出最优决策。使用结构化和语义化的知识图谱能够帮助医生分析备选药物不良反应发生概率,避免加重原有躯体疾病,提高临床分析的效率和准确度。提出一种抗抑郁药知识在抑郁障碍知识图谱中的构造与整合方案,并分析其如何用于临床决策支持。