医学知识图谱构建研究进展

摘要：

针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险风险预测和医学知识科普方面的应用.结合当前我国医学知识图谱构建在数据和技术层面临的问题和挑战,提出了相应的对策和建议.

关键词：医学知识图谱、命名实体识别、实体链接、语义关系抽取、自然语言处理

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.1;R-058(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金青年项目"基于R2 RML的RDB到RDF的转换模式研究与实现"13CTQ009的研究成果之一

在线出版日期：2019-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39