CN114328968A - 医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：采集医学相关数据集合；对医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；基于至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱；对药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；将医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制医用相关智能设备存储及显示医学知识图谱。该实施方式有助于用户快速从图谱中找到所需信息，为用户了解医疗知识提供了便利。

Description

医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开的实施例涉及医学知识图谱构建技术领域，具体涉及医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质。

背景技术

人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志，国家作出重要指示，实施健康中国战略，提高保障和改善民生水平，加强和创新社会治理，人口老龄化、慢性病高发、医疗资源分配不均是公众健康领域中国乃至世界面临的主要问题，迫切需要通过人工智能技术高效的打造出可预测、可预防、精准医疗的健康解决方案，对公众健康领域的诸多痛点提供革命性的辅助与支持，因此医学知识图谱构建、优化和行业应用迫在眉睫。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质，以解决现有技术中如何构建医疗知识图谱的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种医学知识图谱的构建方法，包括：采集医学相关数据集合；对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。

本公开实施例的第二方面，提供了一种医学知识图谱的构建装置，装置包括：采集单元，被配置成采集医学相关数据集合；分类单元，被配置成对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；构建单元，被配置成基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；融合单元，被配置成对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；显示单元，被配置成将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，采集医学相关数据集合；然后，对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；再然后，基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；之后，对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；最后，将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。本公开提供的方法通过对采集的数据进行分类、根据类别构建子图谱，然后将子图谱进行相互融合，生成完整的医学知识图谱。首先，有助于用户快速从图谱中找到所需信息，为用户了解医疗知识提供了便利，为用户解决医疗问题提供了帮助。其次，医生可以通过平台对生成的医疗知识图谱进行访问查看，有助于医生提升自身医疗水平。另外，通过对子图谱的融合生成上述医学知识图谱，增强了医疗相关信息之间的关联性，可以为用户提供详尽的信息。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的医学知识图谱的构建方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的医学知识图谱的构建方法的一些实施例的流程示意图；

图3是根据本公开的医学知识图谱的构建装置的一些实施例的结构示意图；

图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。

下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种医学知识图谱的构建方法、装置、电子设备和介质。

图1是根据本公开一些实施例的医学知识图谱的构建方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以采集医学相关数据集合102。然后，计算设备101可以对上述医学相关数据集合102中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合103。再然后，计算设备101可以基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合103，构建至少一个医学知识子图谱104，其中，上述至少一个医学知识子图谱104包括：药物知识子图谱105、临床知识子图谱106、生活常用医学知识子图谱107和紧急治疗知识子图谱108。之后，计算设备101可以对上述药物知识子图谱105、上述临床知识子图谱106、上述生活常用医学知识子图谱107和上述紧急治疗知识子图谱108进行融合，生成医学知识图谱109。最后，计算设备101可以将上述医学知识图谱109传输至医用相关智能设备110，以及控制上述医用相关智能设备110存储及显示上述医学知识图谱109。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

图2是本公开实施例提供的医学知识图谱的构建方法的流程示意图。图2的医学知识图谱的构建方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示，该医学知识图谱的构建方法，包括以下步骤：

步骤S201，采集医学相关数据集合。

在一些实施例中，医学知识图谱的构建方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以通过如下步骤采集上述医学相关数据集合：

第一步，上述执行主体可以采集预设数量的医学相关信息，得到医学相关信息集合。这里，上述医学相关信息至少包括：电子病历信息、医学论文信息和药物电子书籍。具体地，上述医学论文信息中至少包括：病症介绍信息和救助方法信息；上述电子病历信息中至少包括：病症信息、药物相关信息和治疗过程信息；上述药物电子书籍中至少包括：药物特性信息和治疗效果信息。

第二步，上述执行主体可以确定上述医学相关信息集合中每个医学相关信息的信息类型，得到信息类型集合。这里，上述信息类型至少包括：影像类型，文字类型。

第三步，上述执行主体可以将至少一个信息类型为文字类型的医学相关信息作为录入至目标数据库的医学相关数据。

第四步，上述执行主体可以对至少一个信息类型为影像类型的医学相关信息进行文字提取，以及上述执行主体可以将提取到的文字作为录入至上述目标数据库的医学相关数据，完成上述医学相关数据集合的采集。

作为示例，上述执行主体可以从互联网上下载电子病历信息、医学论文信息和药物电子书籍作为上述医学相关信息录入至上述目标数据库。作为另一种示例，上述执行主体可以采集医院对电子病历、医学论文及文献拍摄的照片，然后上述执行主体可以对照片进行文字提取，之后再将提取到的文字作为上述医学相关信息录入至上述目标数据库。

步骤S202，对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合。

在一些实施例中，上述执行主体首先可以对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行两两相似度的匹配，得到第一相似度分数集合。然后，基于上述第一相似度分数集合，上述执行主体可以对相似度分数超过第一预设阈值(例如，95％)的医学相关数据进行去重，得到新的医学相关数据集合。之后，基于上述新的医学相关数据集合中每个医学相关数据的数据信息，上述执行主体可以对上述新的医学相关数据集合进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合。这里，上述医学相关数据子集合至少包括：医学知识子集合、临床知识子集合、生活常用医学知识子集合和紧急治疗知识子集合。

上文陈述的相似度分数可以是用于表征医学相关数据之间存在相互联系的分值。相似度分数可以利用算法计算得到，也可以输入相似度分数模型得到。预设阈值可以是预先设定的用于比较相关度得分的分值。上述去重可以是将相同的信息进行删除、不同的信息进行保存的处理方法。另外，本公开提出的医学知识图谱的构建方法中涉及的“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“第五”和“第六”仅用于区分名称，不对保护范围和级别进行限定。

步骤S203，基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱。

在一些实施例中，基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，上述执行主体可以通过如下步骤构建至少一个医学知识子图谱：

第一步，基于上述电子病历信息的药物相关信息和上述药物电子书籍，上述执行主体可以对上述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个药物知识初始图谱。

第二步，基于上述电子病历信息的病症信息、治疗过程信息和上述医学论文信息，上述执行主体可以对上述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个临床知识初始图谱。

第三步，上述执行主体可以从上述新的医学相关数据集合中筛选出符合预设常见疾病清单的医学相关数据进行融合，生成至少一个生活常用医学知识初始图谱。作为示例，预设常见疾病清单中至少包括人体气道堵塞、暂时性休克、中暑等常见突发病症。

第四步，基于上述医学论文信息中的病症介绍信息和救助方法信息，上述执行主体可以对上述新的医学相关数据集合进行融合，生成至少一个紧急治疗知识初始图谱。

第五步，上述执行主体可以确定药物知识初始图谱质检的第二相似度分数，得到第二相似度分数集合。

第六步，上述执行主体可以确定临床知识初始图谱之间的第三相似度分数，得到第三相似度分数集合。

第七步，上述执行主体可以确定生活常用医学知识初始图谱的第四相似度分数，得到第四相似度分数集合。

第八步，上述执行主体可以确定紧急治疗知识初始图谱的第五相似度分数，得到第五相似度分数集合。

第九步，基于上述第二相似度分数集合、上述第三相似度分数集合、上述第四相似度分数集合和上述第五相似度分数集合，上述执行主体可以将分值超过第二预设阈值(例如，60％)的初始图谱进行融合，得到药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱。

步骤S204，对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱。

在一些实施例中，上述执行主体可以按照药物名称对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行匹配检索。然后，将匹配度超过第三预设阈值(例如，70％)的子图谱进行相互融合。这里，相互融合的次数是不确定的，直至融合程一个图谱作为上述医学知识图谱。

步骤S205，将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及上述执行主体可以控制上述医学相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。作为示例，上述医学相关智能设备可以是各种用于检测、查询医疗相关知识的智能设备，比如，智能手表、智能穿戴设备、医院后台系统。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：将上述医学知识图谱存储至上述目标数据库；随机选取预设数目个病症关键词对上述目标数据库进行检索，得到检索结果；响应于确定上述检索结果不为空值，确定上述检索结果与预设对比检索结果的第六相似度分数；将上述第六相似度分数确定为用于表征检索的准确性的分数；响应于确定上述检索结果为空值，基于上述预设数目个病症关键词对上述目标数据库进行再次检索至得到的检索结果不为空值，记录上述再次检索的检索次数；响应于确定上述检索次数大于预设次数，将与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息与上述医学知识图谱进行匹配；基于上述匹配，将上述与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息和上述医学知识图谱之间不重叠的病症相关信息填补至上述医学知识图谱。作为示例，上述执行主体可以随机选取1-100个病症关键词对上述目标数据库进行检索。响应于确定上述检索结果不为空值，上述执行主体可以确定用于表征检索的准确性的第六相似度分数；响应于确定上述检索结果为空值，表征检索失败，上述执行主体可以对上述目标数据库进行再次检索至第六相似度分数。然后，响应于确定所记录的检索次数大于预设次数，上述执行主体可以将上述与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息和上述医学知识图谱之间不重叠的病症相关信息填补至上述医学知识图谱。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：基于预设时间段对上述目标数据库进行更新。作为示例，预设时间段可以是“1年”，上述执行主体可以每年对数据进行重新采集，然后将采集的数据与历史的数据进行匹配，将未匹配的数据列出，之后再根据关键词将数据补充至上述目标数据库，完成对目标数据库的更新。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，采集医学相关数据集合；然后，对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；再然后，基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；之后，对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；最后，将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。本公开提供的方法通过对采集的数据进行分类、根据类别构建子图谱，然后将子图谱进行相互融合，生成完整的医学知识图谱。首先，有助于用户快速从图谱中找到所需信息，为用户了解医疗知识提供了便利，为用户解决医疗问题提供了帮助。其次，医生可以通过平台对生成的医疗知识图谱进行访问查看，有助于医生提升自身医疗水平。另外，通过对子图谱的融合生成上述医学知识图谱，增强了医疗相关信息之间的关联性，可以为用户提供详尽的信息。而且，定期对目标数据库进行更新，保持数据的真实可靠性，由此，查询到的医疗知识的准确性更高。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是本公开实施例提供的医学知识图谱的构建装置的示意图。如图3所示，该医学知识图谱的构建装置包括：采集单元301、分类单元302、构建单元303、融合单元304和显示单元305。其中，采集单元301，被配置成采集医学相关数据集合；分类单元302，被配置成对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；构建单元303，被配置成基于上述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，上述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；融合单元304，被配置成对上述药物知识子图谱、上述临床知识子图谱、上述生活常用医学知识子图谱和上述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；显示单元305，被配置成将上述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制上述医用相关智能设备存储及显示上述医学知识图谱。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置的采集单元301被进一步配置成：采集预设数量的医学相关信息，得到医学相关信息集合，其中，上述医学相关信息至少包括：电子病历信息、医学论文信息和药物电子书籍；上述医学论文信息中至少包括：病症介绍信息和救助方法信息；上述电子病历信息中至少包括：病症信息、药物相关信息和治疗过程信息；上述药物电子书籍中至少包括：药物特性信息和治疗效果信息；确定上述医学相关信息集合中每个医学相关信息的信息类型，得到信息类型集合，其中，上述信息类型至少包括：影像类型，文字类型；将至少一个信息类型为文字类型的医学相关信息作为录入至目标数据库的医学相关数据；对至少一个信息类型为影像类型的医学相关信息进行文字提取，以及将提取到的文字作为录入至上述目标数据库的医学相关数据，完成上述医学相关数据集合的采集。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置的分类单元302被进一步配置成：对上述医学相关数据集合中的医学相关数据进行两两相似度的匹配，得到第一相似度分数集合；基于上述第一相似度分数集合，对相似度分数超过第一预设阈值的医学相关数据进行去重，得到新的医学相关数据集合；基于上述新的医学相关数据集合中每个医学相关数据的数据信息，对上述新的医学相关数据集合进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合，其中，医学相关数据子集合至少包括：药物知识子集合、临床知识子集合、生活常用医学知识子集合和紧急治疗知识子集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置的构建单元303被进一步配置成：基于上述电子病历信息的药物相关信息和上述药物电子书籍，对上述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个药物知识初始图谱；基于上述电子病历信息的病症信息、治疗过程信息和上述医学论文信息，对上述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个临床知识初始图谱；从上述新的医学相关数据集合中筛选出符合预设常见疾病清单的医学相关数据进行融合，生成至少一个生活常用医学知识初始图谱；基于上述医学论文信息中的病症介绍信息和救助方法信息，对上述新的医学相关数据集合进行融合，生成至少一个紧急治疗知识初始图谱。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置的构建单元303被进一步配置成：确定药物知识初始图谱之间的第二相似度分数，得到第二相似度分数集合；确定临床知识初始图谱之间的第三相似度分数，得到第三相似度分数集合；确定生活常用医学知识初始图谱的第四相似度分数，得到第四相似度分数集合；确定紧急治疗知识初始图谱的第五相似度分数，得到第五相似度分数集合；基于上述第二相似度分数集合、上述第三相似度分数集合、上述第四相似度分数集合和上述第五相似度分数集合，将分值超过第二预设阈值的初始图谱进行融合，得到药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置被进一步配置成：将上述医学知识图谱存储至上述目标数据库；随机选取预设数目个病症关键词对上述目标数据库进行检索，得到检索结果；响应于确定上述检索结果不为空值，确定上述检索结果与预设对比检索结果的第六相似度分数；将上述第六相似度分数确定为用于表征检索的准确性的分数；响应于确定上述检索结果为空值，基于上述预设数目个病症关键词对上述目标数据库进行再次检索至得到的检索结果不为空值，记录上述再次检索的检索次数；响应于确定上述检索次数大于预设次数，将与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息与上述医学知识图谱进行匹配；基于上述匹配，将上述与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息和上述医学知识图谱之间不重叠的病症相关信息填补至上述医学知识图谱。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，医学知识图谱的构建装置被进一步配置成：基于预设时间段对上述目标数据库中的医学知识图谱进行更新。

可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

图4是本公开实施例提供的计算机设备4的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备4包括：处理器401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可以在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序403在计算机设备4中的执行过程。

计算机设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算机设备。计算机设备4可以包括但不仅限于处理器401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是计算机设备4的示例，并不构成对计算机设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如，计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，也可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器402可以是计算机设备4的内部存储单元，例如，计算机设备4的硬盘或内存。存储器402也可以是计算机设备4的外部存储设备，例如，计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器402还可以既包括计算机设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：

采集医学相关数据集合；

对所述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；

基于所述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，所述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；

对所述药物知识子图谱、所述临床知识子图谱、所述生活常用医学知识子图谱和所述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；

将所述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制所述医用相关智能设备存储及显示所述医学知识图谱。

2.根据权利要求1所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述采集医学相关数据集合，包括：

采集预设数量的医学相关信息，得到医学相关信息集合，其中，所述医学相关信息至少包括：电子病历信息、医学论文信息和药物电子书籍；所述医学论文信息中至少包括：病症介绍信息和救助方法信息；所述电子病历信息中至少包括：病症信息、药物相关信息和治疗过程信息；所述药物电子书籍中至少包括：药物特性信息和治疗效果信息；

确定所述医学相关信息集合中每个医学相关信息的信息类型，得到信息类型集合，其中，所述信息类型至少包括：影像类型，文字类型；

将至少一个信息类型为文字类型的医学相关信息作为录入至目标数据库的医学相关数据；

对至少一个信息类型为影像类型的医学相关信息进行文字提取，以及将提取到的文字作为录入至所述目标数据库的医学相关数据，完成所述医学相关数据集合的采集。

3.根据权利要求1所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述对所述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合，包括：

对所述医学相关数据集合中的医学相关数据进行两两相似度的匹配，得到第一相似度分数集合；

基于所述第一相似度分数集合，对相似度分数超过第一预设阈值的医学相关数据进行去重，得到新的医学相关数据集合；

基于所述新的医学相关数据集合中每个医学相关数据的数据信息，对所述新的医学相关数据集合进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合，其中，医学相关数据子集合至少包括：药物知识子集合、临床知识子集合、生活常用医学知识子集合和紧急治疗知识子集合。

4.根据权利要求1-3所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述基于所述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，包括：

基于所述电子病历信息的药物相关信息和所述药物电子书籍，对所述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个药物知识初始图谱；基于所述电子病历信息的病症信息、治疗过程信息和所述医学论文信息，对所述新的医学相关数据集合进行数据融合，生成至少一个临床知识初始图谱；

从所述新的医学相关数据集合中筛选出符合预设常见疾病清单的医学相关数据进行融合，生成至少一个生活常用医学知识初始图谱；

基于所述医学论文信息中的病症介绍信息和救助方法信息，对所述新的医学相关数据集合进行融合，生成至少一个紧急治疗知识初始图谱。

5.根据权利要求4所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述基于所述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，包括：

确定药物知识初始图谱之间的第二相似度分数，得到第二相似度分数集合；

确定临床知识初始图谱之间的第三相似度分数，得到第三相似度分数集合；

确定生活常用医学知识初始图谱的第四相似度分数，得到第四相似度分数集合；

确定紧急治疗知识初始图谱的第五相似度分数，得到第五相似度分数集合；

基于所述第二相似度分数集合、所述第三相似度分数集合、所述第四相似度分数集合和所述第五相似度分数集合，将分值超过第二预设阈值的初始图谱进行融合，得到药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱。

6.根据权利要求5所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述医学知识图谱存储至所述目标数据库；

随机选取预设数目个病症关键词对所述目标数据库进行检索，得到检索结果；

响应于确定所述检索结果不为空值，确定所述检索结果与预设对比检索结果的第六相似度分数；

将所述第六相似度分数确定为用于表征检索的准确性的分数；

响应于确定所述检索结果为空值，基于所述预设数目个病症关键词对所述目标数据库进行再次检索至得到的检索结果不为空值，记录所述再次检索的检索次数；

响应于确定所述检索次数大于预设次数，将与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息与所述医学知识图谱进行匹配；

基于所述匹配，将所述与检索结果为空值的病症关键词相应的病症相关信息和所述医学知识图谱之间不重叠的病症相关信息填补至所述医学知识图谱。

7.根据权利要求6所述的一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于预设时间段对所述目标数据库进行更新。

8.一种医学知识图谱的构建装置，其特征在于，包括：

采集单元，被配置成采集医学相关数据集合；

分类单元，被配置成对所述医学相关数据集合中的医学相关数据进行分类，得到至少一个类别的医学相关数据子集合；

构建单元，被配置成基于所述至少一个类别的医学相关数据子集合，构建至少一个医学知识子图谱，其中，所述至少一个医学知识子图谱包括：药物知识子图谱、临床知识子图谱、生活常用医学知识子图谱和紧急治疗知识子图谱；

融合单元，被配置成对所述药物知识子图谱、所述临床知识子图谱、所述生活常用医学知识子图谱和所述紧急治疗知识子图谱进行融合，生成医学知识图谱；

显示单元，被配置成将所述医学知识图谱传输至医用相关智能设备，以及控制所述医用相关智能设备存储及显示所述医学知识图谱。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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