构建医疗知识图谱：真实世界数据的挑战与解决方案

“2019-TF21-医渡云-闫峻-基于真实世界数据的医疗知识图谱构建 - 挑战与方法.pdf”由医渡云首席人工智能科学家闫峻分享，探讨了医疗知识图谱构建的挑战、方法以及实际应用。 在医疗领域，知识图谱的应用逐渐受到重视，它可以基于各种信息源如指南、书籍、文献和真实世界数据（如临床电子病历）来构建。演讲着重讨论了利用真实世界数据构建医疗知识图谱的挑战和解决方案。首先，数据质量问题是一个关键点，由于临床电子病历的质量参差不齐，因此需要构建医学常识知识库来确保知识来源的准确性。接着，实体识别和实体标准化是技术难点，特别是在医疗文本中，需要特定的方法来提高识别效率。此外，还介绍了如何处理真实世界数据挖掘中的其他挑战，包括建立数据更新能力和保证数据无偏性，以覆盖全病种和多区域的信息。 在技术实现上，构建医疗知识图谱涉及自然语言处理和数据挖掘等核心技术，同时需要一个能够支持多源异构数据接入、抽取、标注编辑、查询管理和知识计算的平台。当前，基于真实世界数据的大规模高质量知识图谱尚处于发展阶段，需要解决实时检索、多源异构数据的语义计算、动态演化、人机协同和多粒度推理等问题。 面临的主要挑战包括多样化和个性化的应用场景、高安全性和合规性要求、大量非结构化数据（如文本和图像）、缺乏统一的行业标准、专业性强且细分领域多、多系统异源异构数据、数据质量参差不齐以及数据的分散、大规模、快速增长和冗余性。为应对这些挑战，医渡云提出了智能集成方案，通过全系统对接实现院内异源异构数据整合，利用智能患者索引来建立跨系统的唯一患者标识，以处理复杂的院内数据处理形态。 医疗知识图谱的构建是一项复杂而重要的任务，需要综合运用多种技术手段，并持续优化以适应医疗领域的多元化需求和严格的合规要求。通过克服数据质量和处理的挑战，我们可以构建出更强大、更准确的医疗知识图谱，服务于医疗健康领域的各个环节，包括诊疗、教学、研究和管理。