语义Web在中医药领域的应用研究综述

于 彤 崔 蒙 李敬华

(中国中医科学院中医药信息研究所，北京，100700)

中医药信息化建设是中医药知识传承与创新发展的重要手段。国家对此高度重视、持续投入，建立了为数众多、内容丰富、规模巨大的中医药科学数据库群，基本实现了中医药知识遗产的系统性保护。但这些资源也存在着独立封闭、零散分布、异质异构等问题，严重地阻碍了知识的跨域流动和持续创新。其中的主要问题包括:1)缺乏适合自身特点的知识建模方法;2)数据资源存在质量缺陷，整合程度较低;3)缺乏有效的知识共享与传播手段，知识资源过分闲置;4)缺乏知识创造与发现的有效手段。语义Web(Semantic Web，简称SW)为解决这些问题提供了有效的技术手段。

语义 Web是 World Wide Web Consortium(简称W3C)提出并倡导使用的一项扩展性技术。传统Web的主要缺陷，是缺乏对结构性数据(Structured Data)的支持。为此，Web创始人蒂姆·伯纳斯 －李(Tim Berners－Lee，Tim BL)等人于2001年在《科学美国人》上正式提出了“Semantic Web(简称 SW)”的构想［1］，其核心思想是在Web上构建一个全球性的数据网络，用以实现更为智能的 Web应用［1－2］。近年来，SW 技术在欧、美等地取得迅速发展，得到IBM、Oracle等著名IT企业的鼎力支持，在生命科学、医疗保健和新药研发等领域取得广泛应用［3］。受其影响，中医团体开展了一系列SW技术的推广工作，初步证实了在中医药领域中使用SW技术的必要性和可行性［4－6］。本文将介绍语义Web的基本概念，阐述语义Web在中医药领域的应用现状和发展前景，为该技术在中医药领域的推广工作提供参考。

2 语义Web在中医药领域发挥的作用

SW被视为“机器可以理解的Web”。它是对Web架构的系统性扩展，使Web支持结构性数据的发表、共享和关联，提高Web的有序性，支持智能代理的实现。作为SW的基石，领域本体(Domain Ontology)是针对某个领域的概念体系的精确规范，用以明确概念的定义以及概念之间的语义关系［2，7］。Web本体是通过Web在领域团体中共享的本体，为SW提供了标准术语，使得SW上的数据具有规范的表达方式，便于数据资源的互联、共享与重用。

SW的核心工作是整合各类数据资源，构建全球数据网络。2006年，Tim BL等人发起了“开放关联数据(Linked Open Data，LOD)”这一大型国际合作项目，号召各界团体、个人广泛参与，通过在线协作的方式，将各种公开数据(它们在数据格式、编码方式和访问方法等方面存在异构性)统一转为SW格式并重新发表［8］。正如关系型数据库支持SQL查询，LOD支持SPARQL查询［8］。SPARQL可被视为概念层次上的查询，结构简单、易于理解，能有效的屏蔽不同数据模式之间的结构差异，同时又富含语义，能清楚表达用户的查询意图，提供了强大的LOD数据访问能力。当前，LOD在生命科学、医疗保健、新药研发等领域取得成功的应用［9］，成为SW领域最具影响力的工程，为实现SW的构想迈出了坚实的第一步。

SW技术在中医药领域具有广阔的应用前景［4－5］。下面从3个方面讨论SW技术在中医药信息化建设中发挥的作用。

2.1 中医药知识建模 中医药行业尚缺乏被广泛接受的标准化知识表示模型，这严重地阻碍了知识的交换、共享与传播。中医专家正在使用领域本体作为中医药知识建模的有效手段。例如，尹爱宁等开发了《中医药一体化语言系统》这样一个面向中医药领域的大型领域本体［10－11］，证明了本体工程方法在中医药领域的可行性。

在中医药本体工程实践中，我们发现中医药领域具有复杂性、模糊性和整体性等特点，需要研发与之相适应的特定方法。为此，毛氏、宓氏、于氏等从中医药领域需求出发，对国际最新的OWL表达框架做出了一系列的改进和扩展，将SW技术成功引入中医药本体工程中。例如，毛氏提出了子本体模型，设计了基于子本体的缓存、演化和推理方法，较好地解决了中医药本体管理与重用问题［12］。宓氏等基于这些方法构建了中医药本体共建系统DartOnto，支持Web本体的协作式在线加工［13］。于氏等使用DartOnto系统，构建示范性本体，对中医药理论知识进行辨认、梳理、澄清和永久保真处理［5］。本体建模的对象包括阴阳、五行、脏腑、证候、草药、方剂等基本概念，以及五行学说、藏象学说、辩证论治和方剂配伍等理论学说。

于氏、宓氏等提出基于SW的中医药术语融合方案，开发并部署了中医药多术语融合系统，将《中医临床术语集》《中医药学主题词表》和《中医药学名词》等多项术语系统统一转换为SKOS格式，实现中医药领域主要术语系统的融合，面向中医团体提供统一的术语服务［5，13］。

上述实践表明，SW技术能够提供友好、高效的开发工具，辅助领域专家协同工作，保证大型本体开发的质量。

2.2 中医药知识服务 中医药知识主要存储于关系型数据库，它们往往服务于特定的医疗和研究机构，无法被其他机构访问，形成“数据孤岛”现象［14］。

Cheung K.等提出使用SW作为中医药数据表示标准，在LOD的基础上实现中西医领域的数据互联，解决“数据孤岛”的问题［6］。为实施这一策略，Chen H.等研制了DartGrid工具集，并使用DartGrid工具构建了大型数据库集成系统，该系统整合70多个数据库，内容覆盖中医学、中药学、针灸学等几乎所有中医药门类，成为全球知名的中医药知识融合与共享平台，面向中医团体提供复杂、跨域、普适的知识服务［15－17］。

付氏等开发了语义搜索引擎DartSearch，该系统提供丰富的内容和强大的搜索功能，有效满足Web用户的知识检索需求［18］。盛氏等开发了语义查询系统DartQuery，向Web用户提供简易、友好的查询构造界面，引导用户以交互的方式构造SPARQL查询［19］。宓氏等使用语义维基技术开发了中医药百科系统，支持知识资源的有序组织、有效管理和协作式加工［13］。

2.3 中医药知识发现 通过知识发现方法，能从海量中医药数据中发现新颖知识(模式与规则等)，以辅助新药研发和临床决策等活动［20］。SW能更好地解决中医药领域的数据集成问题，为中医药知识发现提供了丰富的数据资源［21］。吴氏等基于语义网格技术框架，研制了中医药知识发现平台，支持面向海量数据的数据挖掘与知识发现［14］。该系统在利用分子生物学研究中医药物成份和功能方面取得了具有启发性的结果。

中医药领域涉及大量实体之间的复杂关系，如证候和基因之间的对应关系、方剂与中药之间的组成关系，中药之间的相互作用关系等。这些关系适合被表示为具有复杂拓扑结构的网络［22］。陈氏、于氏等提出了语义图挖掘方法论，该方法论使用本体和语义图作为领域知识表示的主要手段，结合图挖掘和机器推理等方法来分析复杂网络，并挖掘有意义的模式和规则［23－24］。于氏等在面向LOD的分布式计算环境中实现了这一方法论，用于分析中药相互作用网络、证候－基因网络等中医药复杂网络［21］，初步验证了在中医药知识发现领域使用SW技术的可行性。

3 语义Web在中医药领域的应用案例

3.1 中医药语义电子科学环境(TCM Semantic e－Science Environment，TCM－SESE)TCM－SESE是一个大型的电子科学平台，该系统实现了中医药知识资源的有效集成和综合管理，面向全国40多家机构提供中医药知识服务［17］。该工程首次将SW技术系统引入中医药领域，具体工作包括:1)采用Web本体技术，构建中医药领域本体，解决中医药知识建模问题;2)采用语义映射和查询重写等技术，实现大量中医药数据库的有效整合，解决中医药“数据孤岛”问题;3)采用语义查询、语义搜索、语义维基等技术，面向临床决策、新药研发和电子教学提供知识服务，解决中医药知识传播问题。TCM－SESE现已投入使用并稳定运行，实现中医药知识资源的深度整合和充分共享，促进中西医领域专家之间的交流与合作，在临床决策、新药研发和电子教学等案例中发挥了重要作用。

3.2 Linking Open Drug Data(LODD)［24］LODD 是一个大型国际合作项目，旨在利用LOD的技术框架，整合医药学数据资源，加速新药研发的进程。针对传统中草药的研究，可能对现代新药研发提供重要线索，但这些宝贵研究结果往往缺乏整合和应用［25］。为此，LODD的一项重要任务是将中医药知识发布在LOD上，并建立中西医之间的知识关联，支持中药新药研发等应用［26－27］。LODD中记录了草药的知识(如化学成分、疗效等)，以及疾病、基因、草药之间的关联关系，能辅助研究人员找出能够治疗某种疾病的草药，理解草药的性质和疗效，支持中药新药研发等应用。LODD被成功用于“研究具有抗抑郁功效的中草药”这一实际案例:通过SPARQL查询从LOD中查找出可能治疗抑郁的中草药，检索它们的活性成分，作为新药研发过程的先导化合物［28］。

这两个项目在海量中医药数据处理方面积累了丰富的经验，在中西医之间建立了一道交流的桥梁，验证了LOD技术方案的可行性以及SPARQL查询语言和协议的灵活性，为后续工作起到了良好的示范作用。

4 结束语

SW正在成为一项主流技术，获得广泛的认可和采用。中医团体已开展了SW的推广工作，如中医药语义电子科学环境、LODD等，为保护中医药文化遗产，促进中西医结合，推动中医药现代化做出重要贡献，展示了SW在跨组织、跨领域、跨文化应用中的技术优势。展望未来，我们相信SW技术将在跨文化、多学科交叉的研究中发挥更为重要的作用。

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