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基于多源异构信息融合的肺癌专病知识图谱构建研究
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作者 雒增月 尹裴 《建模与仿真》 2025年第10期28-38,共11页
肺癌是全球重大公共卫生挑战。医学知识图谱(MKG)可为智能诊疗提供关键支持,但现有图谱常面临信息源单一、覆盖不全、缺乏真实案例等问题。为此,本研究融合MIMIC-IV电子病历、DrugBank、PubMed、ICD-10等多源异构数据,构建肺癌专病知识... 肺癌是全球重大公共卫生挑战。医学知识图谱(MKG)可为智能诊疗提供关键支持,但现有图谱常面临信息源单一、覆盖不全、缺乏真实案例等问题。为此,本研究融合MIMIC-IV电子病历、DrugBank、PubMed、ICD-10等多源异构数据,构建肺癌专病知识图谱。创新性地采用模块化子图融合方法:先构建患者、疾病、药物三个子图,再通过实体对齐融合为总图谱。实验验证:1)基于微调BioBERT的医疗实体识别模型性能优于基线;2)利用TransE/TransH生成的图谱嵌入在药物/手术预测任务中,Top-3和Top-5命中率均≥92%。该图谱为肺癌临床决策提供了可靠知识支撑,其构建框架为多源医学数据融合与知识图谱构建提供了可复用的参考方案。 展开更多
关键词 肺癌 知识图谱构建 多源信息融合 biobert模型
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