随着人工智能的迅猛发展以及智慧医疗的提出,具备高关联性,高结构化的医学知识图谱成为智慧医疗的研究热点。然而基于互联网大数据构建的知识图谱,其知识质量难以保证,难以适用于具有高专业、高要求、高准确度的临床辅助诊疗场景。本文提出一种基于临床指南的知识图谱构建方法,着重在知识源头进行优化,主要对其中包含的陈述性知识和流程性知识进行建模。最后以非小细胞肺癌与冠心病两类疾病为例,分别构建了疾病知识图谱,验证了该方法的可用性。
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