高血压超关系知识图谱建模及用药决策推理实践

传统的知识建模方法在医学场景下面临着知识复杂性高、难以通过传统三元组的方式精确表达等问题,需要研究新的本体对医学知识进行建模。该文提出一种应用于高血压领域的三层超关系知识图谱模型(Triple-view Hypertension Hyper-relational Knowledge Graph, THH-KG),该方法基于超关系知识图谱模型搭建计算层、概念层、实例层三层图谱架构,实现多元的医学逻辑规则、概念知识和实例知识的联合表达。此外,该文还提出了在普通图数据库中超关系知识图谱的通用存储方法,且基于该方法设计了高血压知识图谱推理解释引擎(Hypertension Knowledge Graph Reasoning Engine, HKG-RE),实现了基于医学规则的用药推荐辅助决策应用。上述方法在对108位真实高血压患者的用药推荐实验中正确率达到了97.2%。