16、医疗领域知识图谱：技术与应用解析

医疗领域知识图谱：技术与应用解析

1. 语义层与知识图谱基础

语义层处于体系的顶层，涵盖本体语言、规则语言、查询语言、逻辑、推理机制和信任等方面。本体作为形式化定义术语的来源，在知识密集型环境中发挥着重要作用。它具有可重用、可共享和可跨应用集成的特点，旨在以通用方式捕捉领域知识，并为领域提供共识理解。

本体是知识图谱（KG）表达给定领域概念和关系的核心，它能对资源类型及其属性设定复杂约束。可以说，知识图谱是本体的一种表示方式。不过，本体和知识图谱的本质区别不在于规模或语义，而在于数据的性质。知识图谱以事实为导向，而本体以模式为导向。在领域本体中，重点不在于数据（或事实），而在于对概念、概念间关系的高度表达性描述，以及有用的注释（如同义词、定义、评论、设计选择等）。本体是元数据/模式，而知识图谱是数据本身，且本体通常处理概念而非概念实例，所以并非所有RDF图都是知识图谱。

规则语言允许以标准方式编写推理规则，用于自动推理。一阶逻辑和描述逻辑（DL）常被用于支持推理系统，该系统能基于一个或多个本体的资源内容进行推理并提取新见解。推理是从本体及其实例库中提取新知识的过程，是一项强大的功能，尤其适用于动态和异构环境。语义推理器是一种软件系统，其主要目标是根据已定义的规则，从显式陈述的知识中推理出隐式陈述的知识。推理器还可用于验证本体，检查其概念的一致性、可满足性和分类，确保本体的术语定义之间不存在矛盾。

2. 集成领域模型

在电子健康系统中，知识图谱可为概念表示提供标准化框架，将不同表示转换为标准RDF格式，形成上下文感知的资源图。该框架涵盖临床环境收集的数据、日常生活环境收集的数据以及高价值领域知识。

资源图可进一步扩展，