本文系統地探討了醫(yī)療知識圖譜在醫(yī)療保健領域的應用、構建方法以及未來發(fā)展?jié)摿?。文章首先介紹了知識圖譜的概念及其在不同領域的應用，然后重點闡述了醫(yī)療知識圖譜的定義、構建方法和利用方式，并對現有的醫(yī)療知識圖譜資源進行了總結和分類，最后展望了醫(yī)療知識圖譜在大語言模型（LLMs）時代的發(fā)展機遇。文章指出，醫(yī)療知識圖譜作為一種重要的數據結構，能夠獲取生物醫(yī)學概念及其之間的關系，從而促進醫(yī)療保健領域的研究和應用。與一般的知識圖譜相比，醫(yī)療知識圖譜更加關注醫(yī)療保健領域的特定概念，例如藥物、疾病、基因、表型等，以及它們之間的復雜關系。文章強調了醫(yī)療知識圖譜在整合來自不同來源的異構數據方面的優(yōu)勢，例如電子病歷、醫(yī)學文獻、臨床指南和患者生成的數據等。這些數據通常是異構且分散的，難以有效整合和分析，而醫(yī)療知識圖譜能夠提供一種統一的框架，將這些數據整合起來，形成一個更全面、更準確的知識表示。
文章詳細介紹了醫(yī)療知識圖譜的構建方法，主要分為兩種：從零開始構建和整合現有資源。從零開始構建醫(yī)療知識圖譜需要經歷多個步驟，包括定義模式、收集數據、提取知識三元組、實體和關系規(guī)范化、推斷缺失鏈接以及更新和驗證等。每個步驟都需要運用特定的技術和算法，例如自然語言處理（NLP）技術用于實體和關系提取，圖數據庫用于知識推理和缺失鏈接推斷。文章特別強調了近年來大語言模型在醫(yī)療知識圖譜構建中的作用。大語言模型能夠有效地處理異構數據，提高實體和關系提取的準確性和效率，從而構建更全面、更準確的醫(yī)療知識圖譜。文章還介紹了醫(yī)療知識圖譜的兩種應用方式：模型無關的應用和模型驅動的應用。模型無關的應用主要指利用查詢語言直接查詢醫(yī)療知識圖譜，獲取所需信息。這種方法簡單直接，適用于一些簡單的查詢任務。模型驅動的應用則更加復雜，它通常需要利用機器學習模型，例如醫(yī)療知識圖譜嵌入模型和符號邏輯模型，對醫(yī)療知識圖譜進行更深入的分析和推理。醫(yī)療知識圖譜嵌入模型能夠學習實體和關系的低維向量表示，從而能夠應用于各種深度神經網絡中，解決更復雜的醫(yī)療保健問題。符號邏輯模型則能夠進行可解釋的邏輯推理，為醫(yī)療決策提供更可靠的依據。
文章對現有的醫(yī)療知識圖譜資源進行了總結，列舉了多個具有代表性的醫(yī)療知識圖譜，并對它們的節(jié)點類型、邊類型、統計數據和應用進行了詳細介紹。這些資源涵蓋了醫(yī)療保健領域的多個方面，例如藥物化學、生物信息學、臨床決策支持和公共衛(wèi)生等。文章還對醫(yī)療知識圖譜在不同醫(yī)療保健應用中的作用進行了深入探討，包括基礎科學研究、藥物開發(fā)、臨床決策支持和公共衛(wèi)生等。在基礎科學研究方面，醫(yī)療知識圖譜可以幫助研究人員識別新的表型和基因型關聯，理解疾病的潛在機制，從而開發(fā)更有效的治療方法。在藥物研發(fā)方面，醫(yī)療知識圖譜可以用于預測藥物相互作用、藥物靶標相互作用等，從而加快藥物研發(fā)進程。在臨床決策支持方面，醫(yī)療知識圖譜可以為臨床醫(yī)生提供相關的醫(yī)學信息，提高臨床工作效率和改善患者預后。在公共衛(wèi)生方面，醫(yī)療知識圖譜可以用于疾病監(jiān)測、疫情預測和公共衛(wèi)生政策制定等。
文章最后展望了醫(yī)療知識圖譜在大語言模型時代的發(fā)展機遇。隨著大語言模型技術的不斷發(fā)展，醫(yī)療知識圖譜的構建和利用將會更加高效和便捷。大語言模型可以用于自動構建醫(yī)療知識圖譜，提高醫(yī)療知識圖譜的準確性和完整性。同時，大語言模型也可以與醫(yī)療知識圖譜結合，構建更強大的醫(yī)療保健應用系統，例如智能問答系統、臨床決策支持系統和疾病預測系統等。文章也指出了醫(yī)療知識圖譜發(fā)展中面臨的挑戰(zhàn)，例如數據質量、數據隱私、知識圖譜的可解釋性和可信度等，這些都需要進一步的研究和解決。
總而言之，這篇綜述文章全面地總結了醫(yī)療知識圖譜的研究現狀，并對未來的發(fā)展方向進行了展望。文章內容翔實，邏輯清晰，對醫(yī)療保健領域的研究人員和從業(yè)者具有重要的參考價值。文章強調了醫(yī)療知識圖譜在整合異構數據、促進知識發(fā)現和推動醫(yī)療保健應用發(fā)展方面的巨大潛力，為醫(yī)療知識圖譜的未來發(fā)展指明了方向，也為推動醫(yī)療保健領域的智能化轉型提供了重要的理論基礎和技術支撐。文章還特別指出，雖然大語言模型極大地促進了醫(yī)療知識圖譜的構建，但如何保證開放世界假設下醫(yī)療知識圖譜的質量，特別是可解釋性和可信度，仍然是有待解決的研究性問題。
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網址: 綜述：《醫(yī)療知識圖譜：資源、應用和前景》 http://m.u1s5d6.cn/newsview1369324.html
