开放关联数据驱动的医联互通：异源健康数据语义融合策略

在现代医疗物联网（Medical Internet of Things, Med-IoT）和移动医疗应用中，大量的生命体征数据以及各类健康医疗信息由各种传感器采集并存储，这些数据通常来源于不同的数据源，导致它们在语义表达上存在异构性（heterogeneity）。这种异构性使得智能医疗设备间的数据融合（data fusion）变得复杂和困难，因为它们难以理解或匹配不同数据之间的关系。 针对这个问题，本文探讨了一种基于开放关联数据（Open Linked Data）的语义消歧（semantic disambiguation）方法。首先，研究者对来自智能医疗设备的原始数据进行本体建模（ontology modeling），将其转化为一个局部本体，这有助于结构化和标准化数据，便于理解和处理。本体是关于某一领域的共享概念模型，它定义了实体、属性和它们之间的关系。 接着，利用图匹配算法（graph matching algorithms）来实现局部本体与开放医疗关联数据之间的概念对齐（concept alignment）。这个过程涉及识别和映射局部本体中的概念与开放数据源中的相应概念，从而消除异源数据之间的语义差异，使它们在更高层次上达成一致。 实验部分以运动手环和体重计数据为例，通过与开放关联数据源的关联匹配，识别出如血压和体重等看似异构的概念其实具有语义相关性（semantic relatedness）。通过这种方式，本地本体得到了语义上的扩展，能够更好地理解和整合来自不同设备的数据。 最终的实验结果表明，结合开放关联数据源，可以有效地解决异源医联网设备数据融合中的语义难题，使得不同来源的数据能够无缝地集成和分析。这对于提升医疗数据分析的准确性和效率至关重要，也有助于推动医疗领域的智能化和个性化服务。 总结起来，该研究提供了一种创新的方法论，即通过开放关联数据和语义建模，克服了异源健康数据在医疗物联网应用中的融合障碍，为构建更加智能、高效的医疗信息管理系统提供了有力的技术支撑。同时，它也强调了跨领域数据共享和语义理解在实现医疗物联网全面潜力中的关键作用。