醫(yī)學知識圖譜是研究人員組織和顯示信息以用于醫(yī)學研究和臨床應用的一種特定方式。知識圖譜的概念最初由谷歌于 2012 年作為其搜索算法的一部分提出。
從那時起，醫(yī)學知識圖譜被證明在醫(yī)學和醫(yī)學研究領域具有廣泛的實用性。例如，可以根據(jù)從電子病歷、臨床試驗或其他醫(yī)學文獻中提取的數(shù)據(jù)創(chuàng)建知識圖譜。當這些信息被插入計算機系統(tǒng)時，醫(yī)學知識圖譜可以成為智能應用程序的支柱，例如聊天機器人、診斷和治療計劃建議以及臨床教育。
在 1 月 26 日發(fā)表在Big Data Mining and Analytics上的一篇論文中，研究人員著手提供醫(yī)學知識圖譜的綜合目錄、它們的創(chuàng)建方式以及何時應該使用它們。
“醫(yī)學知識圖譜是智能醫(yī)療的基礎，已經(jīng)在多種醫(yī)療應用中得到應用，”中南大學計算機學院教授兼院長李敏說。
“了解醫(yī)學知識圖譜的研究和應用發(fā)展對于未來生物醫(yī)學領域的相關研究至關重要。我們的研究主要展示醫(yī)學知識圖譜的進展，包括數(shù)據(jù)來源、構建方法、推理方法和應用。”
醫(yī)學知識圖譜的可靠性和可信度的最重要因素之一是它的數(shù)據(jù)源。隨著電子病歷、臨床試驗數(shù)據(jù)在線數(shù)據(jù)庫等使用的增加，創(chuàng)建廣泛的醫(yī)學知識圖譜成為可能。研究人員概述了四個潛在的數(shù)據(jù)來源，包括從電子病歷和其他可用臨床數(shù)據(jù)等服務中獲取的真實數(shù)據(jù);科學出版物，例如期刊、教科書、指南、標準圖書館和開放共享的醫(yī)學知識數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫是免費、開放和可訪問的。
研究人員還分析了何時使用知識圖譜以及組織數(shù)據(jù)的不同方式。他們將疾病診斷確定為即將到來的研究熱點，研究人員正在使用知識圖譜來識別疾病并提供預測結果。他們還指出，醫(yī)學知識圖譜可用于開發(fā)藥物，并且正在進行研究以確定如何使用這些工具來開發(fā) COVID-19 藥物。
“我們的研究有望讓讀者了解醫(yī)學知識圖譜的研究價值、主要研究目的以及進展和挑戰(zhàn)，這將有助于相關領域的研究人員密切關注這些工具，”李說。
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