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摘要
医学知识图谱（MKG）是医学知识的结构化表示，可以帮助智能医学应用。文章回顾了MKG研究的最新进展和挑战，重点关注三个方面：MKG构建、MKG推理和MKG应用。我们根据MKG的领域和场景对现有的MKG进行了分类，并总结了它们的来源、基准、技术、系统和工具。我们还分析了基于知识图谱和深度学习、大数据、机器学习、图论算法、逻辑和规则推理等的推理方法。我们进一步讨论了MKG在各个领域的智能应用，如疾病诊断、药物分析、临床决策支持系统、健康管理等。我们强调了将MKG嵌入到医学语言大模型中的好处，可以提高它们的性能，并为医疗决策、疾病预测、药物开发等提供更准确的信息支持。最后，我们指出了未来MKG研究的一些挑战和机遇。
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