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本文將會(huì)討論三個(gè)部分的內(nèi)容

1.醫(yī)療知識(shí)圖譜和通用知識(shí)圖譜的差別

2.醫(yī)療知識(shí)圖譜的兩個(gè)特征

3.醫(yī)療知識(shí)圖譜的幾個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景

對(duì)知識(shí)圖譜的預(yù)測(cè)

hype cycle 2018預(yù)言了知識(shí)圖譜的上升。與此同時(shí)，許多企業(yè)也開(kāi)始推出自己的知識(shí)圖譜服務(wù)。從通用的圖譜到金融領(lǐng)域反欺詐，各類(lèi)的圖譜如同雨后春筍般地推出。

（2018 關(guān)注知識(shí)圖譜的上升）

但是，的預(yù)測(cè)，主要面向的是通用知識(shí)圖譜，而并非是某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的發(fā)展。尤其并不適用于醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜。

通用知識(shí)圖譜 vs醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜

醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)圖譜( Graph, 下稱(chēng)BMKG)和通用領(lǐng)域知識(shí)圖譜（ Graph，GKB）之間的區(qū)別是非常大的。

通用領(lǐng)域知識(shí)圖譜的主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)大量不同類(lèi)型的實(shí)體和關(guān)系，為各類(lèi)通用服務(wù)提供知識(shí)的支持。因?yàn)榭色@取的數(shù)據(jù)量大，因此各類(lèi)深度學(xué)習(xí)方法，可以得以廣泛應(yīng)用。因此可以認(rèn)為是一類(lèi)率先成熟的知識(shí)圖譜。

而生物醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，則是生命領(lǐng)域中，探索相對(duì)有限的類(lèi)型的實(shí)體，及其之間的超級(jí)復(fù)雜的多樣化關(guān)系。BMKG的每個(gè)實(shí)體和關(guān)系，都是由實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn)的結(jié)果中抽取提煉而來(lái)。

(基于循證的知識(shí)圖譜)

相比起通用知識(shí)圖譜，醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜更加關(guān)注精確率。而這意味著，很多算法識(shí)別出來(lái)的實(shí)體和關(guān)系，離實(shí)用還有一定的距離。

舉例來(lái)說(shuō)，和N2C2是醫(yī)療領(lǐng)域兩個(gè)著名的NLP競(jìng)賽，前者側(cè)重于生物領(lǐng)域，后者關(guān)注臨床領(lǐng)域。從競(jìng)賽歷史上提交的最佳任務(wù)結(jié)果來(lái)看，基本沒(méi)有實(shí)體和關(guān)系識(shí)別的F值達(dá)到90%以上的case。但是，在臨床和醫(yī)藥領(lǐng)域，很多時(shí)候?qū)鹊囊蟪^(guò)了99%。

在這里，我們得到了醫(yī)療知識(shí)圖譜的一個(gè)額外特征：以循證為基礎(chǔ)，對(duì)精度有要求。

國(guó)內(nèi)外知識(shí)圖譜的差異

北大的醫(yī)療知識(shí)圖譜，是國(guó)內(nèi)比較早公布出來(lái)的知識(shí)圖譜。

(:8002)

最近，OMAHA組織出品的HITA中，也包含了一個(gè)以“藥物-適應(yīng)癥”為主的知識(shí)圖譜。它對(duì)外提供服務(wù)，可惜對(duì)普通用戶(hù)并不免費(fèi)開(kāi)放。

（）

其他的醫(yī)療知識(shí)圖譜，雖然在網(wǎng)絡(luò)上能找到，卻鮮有公布出來(lái)可以使用的。

知識(shí)圖譜并非是一個(gè)全新的概念，從更學(xué)術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，它的本質(zhì)是 Web/ （語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)）。

NCBI（美國(guó)國(guó)家生物信息中心）是一個(gè)為整個(gè)生物醫(yī)療領(lǐng)域提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)。它出品的UMLS、MESH和OBA就是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。比如，UMLS包含了種135種實(shí)體，54種關(guān)系，是一個(gè)不折不扣的醫(yī)療知識(shí)圖譜。

在《》中，其中有大量的資源是由NCBI或者其下屬機(jī)構(gòu)提供的。

（UMLS的部分語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖）