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1、论中医药语义网的智能应用 摘要：语义网将是一个全球共享的智能信息空间，能实现各种数据资源的互联互通，支持机器推理、学问发觉和智能问答等各种智能应用。本文旨在探讨在中医药领域中构建语义网基础设施，并在此基础上模拟中医思维的过程，挖掘中医医案中的学问，构建中医临床智能系统，从而支持中医科学探讨和临床决策。 关键词：中医药：语义网：临床智能系统：临床决策：学问发觉 doi： 10.3 969/j.issn.2095-5 737.2022.02.002 1 语义网技术概述 新兴的语义网技术能实现各种数据资源的互联互通和全球共享，支持机器推理、学问发觉和智能问答等智能方法，为实现中医药领域的智能系统供应
2、了志向的基础设施。语义网对万维网的架构进行了系统性的扩展，使其支持结构性数据的发表、共享和关联，从而提升万维网的有序性和智能性。语义网将是一个机器可理解、人与机器共享的智能信息空间。 近年来，人们已起先利用语义网技术，在万维网上发表开放性的数据集，渐渐形成了一个相互连通的巨型数据集，被称为“关联数据”。其核心特征是通过语义链接将数据集互联起来。语义链接能明确表达不同领域的概念之间的关联关系，协助用户对各种数据进行便捷的阅读和分析，在不同的数据集之间进行连贯的跳转。 关联数据将催生出能在互联网上进行阅读、编辑和互动的机器，它们被称为“智能代理”。智能代理将在人类主子的指令下，代表主子在语义网上活
3、动，协助主子解决各种问题。它们能够依据主子预设的吩咐、偏好和约束，搜寻相关的信息资源，揭示各种事物之间错综困难的关系，发觉有意义的模式和规则。近年来基础科学的进展，尤其是描述逻辑和推理等领域的突破，使得在万维网上实现智能代理成为可能。语义网和智能代理将在机器推理、智能问答、信息抽取和学问发觉等智能应用中发挥核心作用。 2 中医药智能系统的应用背景 循证医学的理念是在医疗保健的决策中，以有意识、明确、严谨的方式运用现有的最佳证据，循证保健服务的胜利倚重于最佳证据的可及性。近年来，在互联网上出现了UpToDate、DynaMed、EssentialEvidence Plus、MD Consult，
4、Clinical Evidence等一系列医学信息资源，它们能为医学决策供应医学学问和证据支持，在循证医学的实施和发展中发挥了重要的作用。 Haynes RB于2022年提出了一种用于对循证医学服务进行分类的“5S”模型，它包括探讨、综述、摘要、总结、系统等5个层次。其中，处于最高层次的“系统”，是指能对应用情景做出推断，按需供应学问服务，以支持临床决策的智能系统。这类系统能够将个体患者信息与相关探讨的最佳证据相结合，依据患者的特征和详细状况，自动链接至相关的最佳证据，并提示或告知医护人员治疗的关键所在。这些智能系统在后台须要学问库、推理机和学问发觉等智能方法的支持。 在中医领域推广循证医学的
5、理念，也同样须要智能系统的支持。中医学者从20世纪73年头就起先尝试将名老中医的临床阅历表示为计算机程序，从而使计算机具备专家水平的诊治实力。在中医诊疗技术现代化的背景下，研发智能化协助诊疗系统成为中医药信息化建设的热点。如何通过计算机来模拟中医的思维过程，目前仍是中医学问工程探讨的一个核心问题。中医专家头脑中的隐性学问在中医临床诊疗中起到了关键性的指导作用。为模拟中医思维，首先须要将中医头脑中的学问转换为计算机能够管理和处理的数据。也就是说，须要建立数字化的中医药领域学问模型，进而实现协助中医诊疗的智能系统。 3 中医药语义网的智能应用 语义网技术为构建中医药智能系统供应了潜在的解决方案。为
6、构建面对中医药领域的语义网基础设施，首先须要构建中医药领域本体，继而整合中医药领域学问和数据资源。在中医药语义网的基础上，可通过机器实现学问推理以模拟中医思维的过程，挖掘中医医案中的学问，构建中医临床智能系统，从而支持中医科学探讨和临床决策。 3.1 构建中医药领域本体是发展中医药语义网的前提 本体是构建语义网的基石。本体是针对某个领域的概念体系的精确规范，用以明确概念的定义以及概念之间的语义关系。可通过本体技术将领域学问表示成计算机可读写、可处理的学问模型。本体可通过万维网在领域团体中共享，为语义网供应标准术语，使得语义网上的数据具有规范的表达方式，便于数据资源的互联、共享与重用。因此，发展
7、中医药语义网的前提是构建中医药领域本体。 近年来，本体技术被用于病因、病机、脏腑、证候、中药、方剂、疗法、养生等诸多领域，本体建模的对象涉及阴阳五行、辨证论治、方剂配伍等各种理论学说。其中的一个典型应用是中医证候本体。中医证候是中医辨证论治思维的基础，是中医内科学的核心内容。中医证候学问建模，是研发中医临床学问库和决策支持系统的基础。可通过构建证候本体，梳理中医证候的概念体系，对证候进行系统分类，精确表达证候的含义和特征。 证候本体的重点之一是梳理证候及其相关概念之间的语义关系，包括等价关系、从属关系、包含关系、相关关系等。等价关系：在中医药领域，某些不同的术语实质上指称同一事物。这些等价关系
8、对中医专家而言是简洁的常识，但对计算机是生疏的。领域本体能完整列举概念之间的等价关系，有助于计算机实现不同学问源的整合，改进学问发觉等应用的效果。从属关系：证候之间的从属关系用于建立证候的分类体系。本体将证候定义为类型，将证候之间的从属关系表示为父子类关系。本体将某证候相关的症状集合定义为它的等价类，使子证候相关的症状集合能自动继承父证候的相关症状集合。包含关系：中医证候之间存在着包含关系。例如，证候“肺肾阴虚证”意味着两个证候“肺阴虚证”和“肾阴虚证”同时发生。在本体中，可将证候“肺肾阴虚证”表示为“肺阴虚证”和“肾阴虚证”的并集，从而帮助计算机识别这种包含关系。相关关系：中医证候与疾病、症
9、状、中药、方剂、出处等概念之间存在错综困难的相关关系。例如，“证候”与“中药”存在“被治疗”关系。本体中定义了“现象表达”“组成”“治疗”等一组典型的语义关系，对概念之间的相关关系进行系统性梳理与规范化表达。 采纳本体建模方法，可对证候层次结构、证候特征以及证候加减等困难状况进行清楚表达，建立以语义网络为主体框架的中医证候学问体系。实践证明，本体为中医药领域困难学问建模供应了有效的手段。构建中医药本体，有助于对中医药理论学问进行分辨、梳理、澄清和永久保存，还能支持机器实现学问推理并模拟中医思维过程。 3.2 整合中医药领域学问和数据资源 为实现智能应用系统，须要计算机驾驭尽可能丰富、全面的领域
10、学问和数据资源。经过多年的中医药信息化建设，已积累了丰富的中医药数据资源，但这些资源也存在着独立封闭、零散分布、异质异构等问题，缺乏有效的整合，阻碍了学问的共享以及智能应用的发展。 可通过语义网的标准格式表示中医药数据，实现中医药数据资源的网上发布，以及中西医领域的数据互联。Chen H.等采纳这一技术策略，建成了一个大型的数据集成系统，内容覆盖中医疾病、中药、方剂、针灸等几乎全部的中医药门类，面对中医团体供应丰富的学问内容和强大的检索功能。 又如，“开放性中药关联数据”是一个大型的国际合作项目，它旨在利用语义网技术框架，整合医药学数据资源，加速新药研发的进程。LODD已将大量中医药学问发布在
11、互联网上，其中记录了草药的学问，以及疾病、基因、草药之间的关联关系。LODD能协助探讨人员找出能够治疗某种疾病的草药，理解草药的性质和疗效，支持中药新药研发等应用。 上述工作表明，语义网具有强大的数据集成实力，能有效解决中医药领域的“数据孤岛”问题，建立中西医之间的学问关联，为构建中医药智能系统，实现学问服务模式创新供应有力的技术支持。 3.3 从海量医案数据中发觉学问 中医医案记载了中医名家的珍贵阅历，蕴含着丰富的中医临床学问。中医医案是分析中医临床用药规律的重要依据，极具探讨价值和临床指导作用。可从中医专业期刊等各类文献中抽取医案，或通过临床数据采集系统对医案进行实时采集，从而构建中医医案
12、数据库。通过运用科学的数据采集方法，并建立严格的数据审校制度，能够保证中医医案数据的精确性和可信性。大规模、高质量的中医医案数据，为学问发觉供应了牢靠的学问来源。 中医医案是中医阅历性学问的核心载体，记载了症状、疾病、证候以及临床用药等关键信息。通过大量医案的联合分析，往往能够揭示出各种临床现象之间的相关关系，以及中医专家的用药模式。但中医医案一般通过自由文本描述，临床信息的表述方式特别困难，无法被常规的数据挖掘方法干脆处理，这严峻影响了医案学问发觉的效果。因此，须要通过文本信息抽取方法，从医案中抽取关键性的特征信息，实现医案数据的结构化。 本体对领域术语进行了系统梳理和精确表达，供应文本挖掘
13、所需的背景学问。本体可被用于处理医案用语的困难性，因此能在医案信息抽取发挥关键作用。可通过基于本体的文本挖掘方法，从中医文献中提取结构化、语义化的医案学问，以提升中医医案结构化加工的效率。 通过语义网技术，可以将分布于各种文献的医案学问集成在一起，构成中医临床事实的陈述集合。进而实现医案学问与相关中医药学问库的关联，将中医文献中的“学问碎片”拼接组合起来，整理和完善中医药领域学问体系。接下来，采纳频繁模式、关联规则等方法，从医案学问中发觉潜在的、具有启发性的学问。医案挖掘所得到的学问以及机器推理所得到的规则，可被存入中医药领域学问库中加以保存。 总之，经过医案学问提取、学问组合和学问发觉等环节
14、，可将中医文献资源转换为智能医案。智能医案以及中医药领域学问库中的学问，可被导入推理机中以协助医疗决策，或通过学问服务平台进行检索和阅读。 3.4 构建中医临床智能系统 面对中医临床实践的智能系统，旨在支持中医临床决策，促进循证医学在中医药领域的推广和实施。中医辨证是中医临床思维的核心环节，它是依据患者的一组可识别的病理特征来推断证候的过程。中医辨证依靠的是中医药基础学问与临床阅历的结合。与之对应，须要将计算机学问模型与海量临床数据相结合，以支持智能系统的实现。 中医临床智能系统是建立在临床学问库之上的应用，它的后台是一个规则引擎。该系统以临床学问库和海量临床数据作为学问来源，通过数据挖掘方法
15、来发觉医学证据和规则，对医学证据、指南和规则进行表示和管理，支持专家对学问的阅读和审查，并将医学规则导入规则引擎中协助医疗决策。 为构建中医临床智能系统，首先要实现海量临床数据的语义集成，构成临床事实的集合。继而，建立临床学问库，对医学语言、医学概念系统、医学证据、医学指南和规则进行形式化表示、专家审查以及有效管理。临床学问库是与文献和病例相独立的学问服务，支持规则发觉与规则推理，是决策支持系统的核心部件。接下来，基于临床数据和学问库，通过机器学习等方法实现规则的发觉和验证。最终，实现推理机，将医学学问和事实导入推理机中，从而协助医疗决策。 中医临床智能系统依据用户输入以及学问库中定义的事实和
16、规则，推理出包含证候、治法和方剂等内容的举荐性诊疗方案。该系统的交互模式为：用户输入一系列的症状和体征，并提交；系统将推出的方案呈现给用户。系统将推理过程本身以图形化、交互式的方式展示出来，运用户了解机器推理的依据和过程，获得更充分的信息，从而做出更牢靠的决策。 4 小结 数千年来，中医思想和学问体系更多的体现为中医头脑中的隐性学问。在循证医学的背景下，中医界起先留意将隐性学问转换为医案、指南和规则等形式的显性学问，对医学证据进行系统整理以支持临床决策，并尝试在临床实践中运用智能协助系统。语义网为构建中医药领域本体和学问库，实现面对中医临床的智能系统供应了基础设施，在中医药领域具有广袤的应用前景。在中医药语义网的基础上，能对中医药领域的困难学问进行建模、阅读和处理，实现中医临床智能系统以及中医医案学问发觉等应用。这些智能应用能协助中医药领域专家完成临床决策和学问发觉等任务，促进中医药学问资源的利用以及中医科学探讨的发展。 第10页 共10页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页第 10 页 共 10 页