面向临床科研的医疗事件模型与开放数据集合构建

基于电子病历观察性数据的真实世界研究成为目前临床科研的热点。然而关系数据模型无法直接支撑起科研应用中医疗事件的时序关系表示以及知识融合的查询需求。针对上述问题,该文提出了一种新的基于RDF的医疗观察性数据表示模型,该模型可以清晰地表示临床检查、诊断、治疗等多种事件类型以及事件的时序关系。对来源于医院的电子病历数据,经过数据预处理、数据模式转换、时序关系构建以及知识融合4个步骤建立事件图谱。具体地,使用三家上海三甲医院的电子病历数据,构建了包括3个专科、173 395个医疗事件以及501 335个事件时序关系的医疗数据集,并融合了5 313个中文医疗知识库概念。基于临床文献与医生科研需求,该文根据公共卫生流行病学的病因研究、治疗研究等类型,分别提供了针对本数据集的40个问题示例,并将其中的部分问题与传统关系数据库在查询的构建与执行方面进行了实验比对,论证了该事件图谱的优越性。该数据集遵循开放链接标准,在OpenKG上发布并提供了在线访问的SPARQL站点,链接为 https://peg.ecustnlplab.com/dataset.html。     

语义图驱动的面向复杂逻辑关系的自然语言问答

传统的基于知识库的问答难以处理具有复杂逻辑关系的自然语言问题,而此类问题在实际应用中广泛存在。为此,该文提出了语义图驱动的自然语言问答框架。框架核心是用主链、支链、环结构等图形化结构及其拼接,表达领域中的事件及事件之间的语义关系。进一步的,构造语义图的线性编码形式,利用路径生成模型将复杂自然语言问题翻译成语义图的线性序列。为验证框架有效性,该文面向公开的医疗领域数据,半自动地构建了3000个具有复杂逻辑关系的问题与答案。将问句进行实体识别、实体对齐,得到语义图线性序列,最后通过槽填充后在知识库中查询得到答案。其中,基于注意力机制的序列到序列模型达到了97.67%的准确率,启发式规则的槽填充达到94.88%的准确率,系统整体性能达到91.5%。