导读:中医药领域的概念体系和术语体系非常复杂,知识门类繁多,知识总量巨大,知识碎片化和信息孤岛现象突出,急需有效的知识组织和管理方法。通过知识图谱技术,可对中医药概念体系进行系统梳理,构建大型化、可扩展性强的中医药领域知识系统,实现知识关联和知识融合,支撑智能推荐、智能问答等各种智能应用。 中国中医科学院中...
二、医疗器械：体外诊断：体外诊断、分子诊断、免疫诊断、POCT试剂、体外诊断设备 医用耗材：高值耗材、低值耗材 医疗设备：医用设备、家用设备、制药设备 流通服务 三、医疗服务 专科医院 综合医院 体检机构 诊所 互联网医疗 四、医药商业 医药批发 连锁零售 五、第三方服务 研发服务 CRO 生产服务CMO 研发、生产、...
1.1 业务驱动的知识图谱构建框架 1.2 脚本目录 prepare_data/datasoider.py：网络资讯采集脚本prepare_data/datasoider.py：网络资讯采集脚本preparedata/maxcut.py：基于词典的最大向前/向后切分脚本build_medicalgraph.py：知识图谱入库脚本 1.3 医药领域知识图谱规模 1.3.1 neo4j图数据库存储规模 1.3.2 ...
一、数据源解析 众所周知,爬虫项目最重要的就是数据,根据源代码的内容,显然是围绕疾病为中心展开的一个知识图谱问答项目,因此【疾病】是这个项目的核心点。 随后,我在源码中的探索,发现该项目爬取的是下面这个网站: 然后我们可以从源码里面的prepare_data/data_spider.py文件中看到,各个信息来自不同路径: 源码中的...
构建全面的学生数字画像，确保学习效果最大化。医疗知识图谱作为智慧医疗的重要组成部分，正引领着医疗行业向更加智能化、精准化、个性化的方向发展。未来，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，医疗知识图谱将在提升医疗服务质量、促进医学科学研究、改善人类健康状况等方面发挥越来越重要的作用。
现有中医药知识图谱可根据知识范围、应用目标分类,如表1所示。 表1现有中医药知识图谱 领域通用 子领域 详细分类 辅助临床、科研 中医药学语言系统 中医临床知识图谱 月经病知识图谱 曙光医院知识图谱 面向中医骨科问诊的疾病知识图谱 中医养生知识图谱 舌象诊疗系统知识图谱 ...
中医药知识图谱可通过可视化语义图的方式进行展示,也可嵌入语义搜索、语义维基等系统提供服务——知识应用的场景极为丰富。我们将知识图谱嵌入中医药知识服务平台(TCMKB)中,为知识检索、知识可视化以及智能问答等应用提供基础。 中医药知识图谱展示系统 中医药知识图谱展示系统通过可视化语义图的方式,对知识图谱的内容进行...
本项目旨在构建一个以疾病为中心的医药知识图谱,并基于此图谱设计一个自动问答系统,以实现对医疗知识的快速检索与解答。 二、数据采集与处理 1. 数据来源 项目数据主要来源于垂直型医药网站,如寻医问药网等。这些网站提供了丰富的疾病介绍、症状、治疗、预防等信息,是构建知识图谱的理想数据源。 2. 数据采集 使用...
中医药知识图谱系统: 助力中医传承与创新发展的智能平台 自2013年起,我们致力于依据中医药领域语义标准,充分利用本单位的术语系统、数据库和文献等资源,打造中医药知识图谱系统。该系统不仅实现了中医药知识体系的可视化,还建立了知识点之间的有机联系...
在医药行业,随着数据量的日益增长和技术的不断进步,知识图谱的构建成为了连接复杂数据和提供深入洞察的关键工具。知识图谱是一种以图形方式展示实体之间关系的技术,它通过整合和分析大量数据,为医药行业提供了全新的视角和解决方案。 在医药行业,随着数据量的日益增长和技术的不断进步,知识图谱的构建成为了连接复杂数据和...