11月发布知识图谱汇知医学知识图谱助力中医药数字化发展疾病药品

2024年8月20日,OMAHA首次发布中医知识图谱。中医知识图谱是OMAHA基于中国药典及药品说明书等知识源进行构建,抽取基础中医药知识形成的知识图谱,满足行业内对数字化中医药知识的底层共性需求,为中医药现代化发展提供有力支撑。

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汇知医学知识图谱

由OMAHA自主研制的汇知医学知识图谱(简称汇知图谱)以满足用户多样化临床应用需求为切入点,现已开展疾病、药品、检验检查、手术操作、中医五大领域知识图谱构建,于每季度第二个月20号定期发布最新成果,共计已发布20.7万实体,137.1万三元组。

OMAHA第四季度成果发布讲座将于2024年12月以腾讯会议的形式召开,OMAHA将进行本季度发布的资源介绍和应用指导,敬请期待。

2024年11月20日,中医知识图谱新增发布基于《中华人民共和国药典(2020版)一部》构建的中药饮片适应证三元组。截至目前,中医知识图谱累计发布2.4万实体,29.5万三元组,约0.3万实体与七巧板医学术语集建立映射。中医知识图谱主要包括中成药和中药饮片的语义关系,主要包含适应证、剂型、禁忌证、归经、药味、药性、毒性等知识类型,中医知识图谱的具体关系示例和三元组量级如下:

图1中医知识图谱主要语义类型及关系示例

表1中医知识图谱三元组量级统计

应用示例:使用汇知医学知识图谱实现合理用药

步骤:

1、获得患者的症状数据,如“心悸”。

2、检索知识图谱中治疗“心悸”的中药饮片:“当归”、“党参”、“桑椹”。

3、检索知识图谱中药品的“药性”:“温”、“平”、“寒”。

4、获取患者体质实际状况,做出适合使用“温”、“平”、“寒”哪味中药的判断。

疾病知识图谱以国家卫生健康委发布的临床路径、临床指南、人民卫生出版社《内科学(第9版)》《外科学(第9版)》等医学教科书作为知识源,构建疾病与检验检查、手术操作和药品之间的关系。目前疾病知识图谱已涵盖传染性疾病、心血管系统疾病、肌肉骨骼系统疾病、神经系统疾病、消化系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、泌尿生殖系统疾病、内分泌和代谢性疾病等领域。

本期疾病知识图谱主要新增基于人民卫生出版社《内科学(第9版)》构建的内科学疾病三元组。截至目前,疾病知识图谱累计发布13.9万实体,62.9万三元组,约5.9万实体与七巧板医学术语集建立映射。疾病知识图谱各细分领域的三元组量级如下:

表2疾病知识图谱三元组量级统计

药品知识图谱基于药品说明书、中国药典、药理学等知识源,构建药品与疾病、检验检查、手术操作之间的关系。目前药品知识图谱主要包含适应证、禁忌证、医保支付类别、剂型等知识类型。

本期药品知识图谱主要新增基于《陈新谦新编药物学(第18版)》构建的药品不良反应三元组。截至目前,药品知识图谱累计发布5.8万实体,67.4万三元组,约2.3万实体与七巧板医学术语集建立映射。药品知识图谱各知识类型的三元组数量如下:

表3药品知识图谱三元组量级统计

检验检查知识图谱基于人民卫生出版社《诊断学(第9版)》、临床检验项目目录和医疗服务项目目录,构建检验检查与疾病、药品、手术操作之间的关系,目前已发布适应证、临床意义、检查结果、使用技术、受检标本等知识类型。检验检查知识图谱目前共计发布1.0万实体,3.9万三元组,约0.6万实体与七巧板医学术语集建立映射。

手术操作知识图谱以人民卫生出版社《实用外科手术学(第2版)》、医疗服务项目目录等作为知识源,构建手术操作与疾病、药品、检验检查之间的关系,目前已发布使用的器械、麻醉方式、入路、体位、适应证、并发症等知识类型。手术操作知识图谱目前共计发布1.5万实体,7.8万三元组,约1.1万实体与七巧板术语集建立映射。

OMAHA医学知识库

OMAHA医学知识库由七巧板医学术语集和汇知医学知识图谱两部分组成,方便用户能够更便携地合并使用两大知识资源。七巧板术语集能够清晰地定义医学概念,汇知图谱在此基础上将医学概念、实体间的关系进行丰富和完善,两者结合使用发挥最大价值。本期新增约0.9万实体,4.4万三元组。截至11月20日,OMAHA知识库共计发布116.6万实体,561.7万三元组。

同时,OMAHA已面向合理用药领域发布OMAHA领域知识库-合理用药知识库。该知识库基于汇知图谱中药品的适应证、禁忌证等关系,利用子类扩展的方法整理形成,可广泛应用于药品推荐、合理用药和处方审核等应用场景。本期新增约42.1万三元组。截至11月20日,OMAHA领域知识库-合理用药知识库共计发布2517.5万三元组。

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10.刘焕勇奇虎360算法专家研究方向:知识图谱、知识表示、深度学http://bda.pku.edu.cn/info/1069/1729.htm
11.知识图谱在RAG中的应用探讨腾讯云开发者社区在这篇文章中,我们来详细探讨知识图谱(KG)在RAG流程中的具体应用场景。 缘起 关于知识图谱在现在的RAG中能发挥出什么样的作用,之前看了360 刘焕勇的一个分享,简单的提了使用知识图谱增强大模型的问答效果的几个方面: 在知识整理阶段,用知识图谱将文档内容进行语义化组织; https://cloud.tencent.com/developer/article/2407487
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13.金融机器智能官方的博客社区动态,知识图谱,PaperDigest作者简介:刘焕勇,360 人工智能研究院资深算法专家,知识图谱及文档理解算法方向负责人,曾就职于中国科学院。近年来主持或参与研制全行业事理图谱、360 百科图谱、知识图谱平台、文档理解大模型、360 智脑自研大模型等项目。申请发明专利十余项、核心论文数篇,开源项目 60 余项。在国际 OGB-Wikikg2 实体链接以及国内 CChttps://blog.51cto.com/u_16470786
14.OpenSPG知识图谱作者简介:刘焕勇,360 人工智能研究院资深算法专家,知识图谱及文档理解算法方向负责人,曾就职于中国科学院。近年来主持或参与研制全行业事理图谱、360 百科图谱、知识图谱平台、文档理解大模型、360 智脑自研大模型等项目。申请发明专利十余项、核心论文数篇,开源项目 60 余项。在国际 OGB-Wikikg2 实体链接以及国内 CChttps://blog.itpub.net/70036190/cid--1/list-1/
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