五月婷婷在线观看|国产成人精品3p人妻网站|日本老熟妇maturebbw|日韩 欧美 综合

背景

最近，由于某些原因，特別關注了醫療知識圖譜方面的發展&應用情況，有了些淺薄認識，故碼此文，以供參考。

隨著智能時代的到來，把臨床數據、臨床指南、組學數據通過大數據、知識圖譜、可視化系統結合，核心醫學概念的全面覆蓋、醫療生態圈內全方位知識數據的聚合，構建綜合醫療大腦，給臨床醫生、科研工作者、管理工作者提供幫助，成為未來醫療的發展方向。

Tips：

臨床數據：醫院信息系統的電子病歷、影像、檢驗等一大堆專業臨床業務系統產生的數據集合。

臨床指南：針對特定的臨床情況，幫助臨床醫生和患者根據特定的臨床情況做出恰當決策的指導意見。

組學數據：如基因組學、蛋白組學及代謝組學產生的生物信息數據，醫院另一個數據中心。

想法

既然是綜合的醫療大腦，那么滿足多樣化的應用場景是必要條件，提供語義搜索、知識問答、臨床輔助、疾病趨勢預測、疾病易感人群、熱詞搜索標簽云、預防、疾病所需檢查、忌吃食物、理療食譜等等。從大量的醫療新聞、臨床指南，醫院歷史數據，藥品庫、疾病庫、處方庫、風險因子庫和醫療資源庫，建立起實體之間的語義關系，最后形成知識圖譜、醫學大腦、成為社會化醫療應用。

以美團餐飲大腦為參考，構建綜合性醫學大腦，邀請更多醫療機構參與合作，共同構建完整的醫學大腦，包括疾病癥狀、用藥參考、以及從海量病例中挖掘的經驗知識等等，以疾病、癥狀、用藥、問診等節點，建立精準的關系結構，實現智能化的診療知識圖譜。如果單純按照臨床數據、臨床指南、組學數據等數據圖譜化沒有太大的發展意義。如CMeKG中文醫學知識圖譜，屬學術研究不做過多評價。

CMeKG目前是1.0版，包括：6310種疾病、19853種藥物（西藥、中成藥、中草藥）、1237種診療技術及設備的結構化知識描述，涵蓋疾病的臨床癥狀、發病部位、 藥物治療、手術治療、鑒別診斷、影像學檢查、高危因素、傳播途徑、多發群體、就診科室等以及藥物的成分、適應癥、用法用量、有效期、禁忌證等30余種常見關系類型， 關聯到的醫學實體達20余萬，CMeKG目前的概念關系實例及屬性三元組達100余萬。CMeKG僅供學術研究使用，不做商業用途。

行業難點

醫療、金融等細分領域的智能化過程中，行業本身面臨著諸多困境，醫惠科技何國平講到了醫療行業的四座大山：

針對以上問題，我在調研過程中發現OMAHA七巧板醫學術語集文檔，只不過加入使用需要支付昂貴的費用，這里我列出一些官方提供的文檔作為參考：

1、OMAHA七巧板醫學術語集入門指南.pdf

2、OMAHA術語集發布文件規范.pdf

3、子集定制工具使用指南.pdf

以前由專家收集整理信息的建設方式消耗巨大的資金與時間，至今仍沒有一個較為完整的醫學知識圖譜。中文醫學術語建設更是嚴重落后于發達國家，嚴重醫療大數據技術的發展。