医疗领域知识图谱问答

### 中文医疗知识图谱 CMeKG 的实现与应用案例

#### 构建过程
CMeKG 是通过自然语言处理 (NLP) 和文本挖掘技术开发的中文医学知识图谱。该图谱基于大规模医学文本数据，采用人机协作方式构建[^1]。

- **数据来源**：CMeKG 参考了 ICD、ATC、SNOMED CT、MeSH 等国际公认的医学标准体系，并融合了大量的临床指南、行业准则、诊疗规范及医学百科等资源。

- **实体种类**：涵盖了超过 6,310 种疾病、近两万种药品（含西药、中药制剂和草药），以及一千多种治疗方法和技术装备的信息条目。

- **关系类型**：定义了三十多个常见的关联类别，例如病症表现形式、病变位置、用药指导原则、外科干预措施等；并记录了一百多万个具体的关系实例及其属性三元组。

#### 技术细节
为了有效管理和查询如此庞大的结构化信息库：

from py2neo import Graph, NodeMatcher

graph = Graph("bolt://localhost", auth=("username", "password"))
matcher = NodeMatcher(graph)

def get_disease_info(disease_name):
    disease_node = matcher.match('Disease', name=disease_name).first()
    if not disease_node:
        return None
    
    related_nodes = list(matcher.match().where(f"(n)-[:TREATS|CAUSES]->({disease_node})"))

    result = {
        'name': disease_node['name'],
        'symptoms': [node['description'] for node in related_nodes if 'Symptom' in node.labels],
        'treatments': [node['method'] for node in related_nodes if 'Treatment' in node.labels]
    }
    
    return result

这段 Python 代码展示了如何连接到 Neo4j 图数据库并通过 Cypher 查询获取特定疾病的症状及相关治疗方案。

#### 应用场景
CMeKG 已经被应用于以下几个方面：

- 辅助医生做出更精准的诊断决策；
- 支持科研人员快速检索相关文献资料；
- 提供患者教育服务，帮助理解自身病情；
- 协助医药企业开展新药研发工作。