医疗知识图谱在社区医疗的可应用研究

李乃权　宋波

摘要：该文主要从医疗知识图谱的一些实际应用与研究进行分析，探究将医疗知识图谱应用在社区医疗当中的重要作用。随着我国分级诊疗制度建设的不断推进，“基层首诊”对社区医疗的服务能力提出更高要求。在建设基层的社区医疗过程中还存在着社区医生质量参差不齐，全科人才缺乏和对基层慢性病康复医学科的建设需求日益增长等问题。针对这些问题本文首先总结了国内外医疗知识图谱过去几年中在医疗领域的发展现状，说明了医疗知识图谱在医疗领域应用的一些重要作用，然后通过分析已经在医疗中的成功应用或者一些比较深入的医疗知识图谱研究，分析出医疗知识图谱可以为解决目前社区医疗中存在的问题提供了不错的解决思路。最后，展望未来医疗知识图谱在社区医疗中的应用前景。

关键词：医疗知识图谱;社区医疗;应用研究

中图分类号：TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）09-0091-03

1 引言

社区医疗机构是我国底层医疗卫生机构，可以为城乡居民提供最基本医疗卫生服务。目前我国大部分的医疗资源都集中在各级的大医院，但是这种集中的医疗资源分配却和我国的人口分布却不是十分相合，这种医疗资源的不平均分配造成了老百姓看病都集中在大医院，给大医院带来了很大的就诊压力，也就是人们常说的看病难看病贵的问题。为了解决这个问题，我国2015年开始提出并实行分级诊疗制度，建立分级诊疗制度不仅可以合理配置医疗资源，还能改善基本医疗卫生服务。而建立分级诊疗制度首要任务就是推进基层首诊，基层首诊重点就是引导和鼓励常见病或者某些慢性病患者首先到基层医疗卫生机构就诊，以此减轻大医院就诊压力。因此社区医疗机构的建设和完善显得更加重要，但是由于目前医疗资源的分配不均和社区医疗机构的信息化水平差异较大的现状，使得社区医疗机构在设施、诊疗水平等客观条件上与大医院之间存在较大差距，而且業务单一、技术水平偏低，普遍缺乏全科医生和高级人才。为了更好地健全社区医疗卫生体系，解决目前存在的问题，可以充分利用医疗知识图谱的独特优势。

医疗知识图谱近些年从最开始的理论研究越来越多地被实际应用到医院等医疗场景当中，并且在临床诊断、治疗、预后等方面均发挥了较大的作用。但是目前医疗知识图谱大多应用在某些大医院里边，在社区医疗机构中很少应用，本文就医疗知识图谱在目前医疗领域中的一些成功的研究与应用进行分析讨论，结合社区医疗发展中存在的现实问题，分析出医疗知识图谱应用在社区医疗上可以发挥重要的作用。

2 医疗知识图谱的发展

知识图谱本质上是一种大型的语义网络，可以理解为一个庞大的智能知识库。而医学知识图谱则是整合了大量专业医疗知识的专业知识图谱，在医疗领域中的预防保健、基本医疗、健康教育等方面均可发挥较大的作用。

Google最早于2016年在印度正式上线使用医疗知识图谱，并在医疗知识图谱中包含了上百种疾病相关信息和健康数据指标信息，使用户在家上网就能了解到自己想了解的医疗信息。如图1所示，用户在Google查询健康医疗知识时，医疗知识图谱能给出信息卡片，上面包含了与查询相关的详细的医疗信息，而且可以自行下载保存。

在我国，2015年国内首个“护理知识图谱”研究中心在长沙的格尔智慧公司发布，护理知识图谱就是面向护理领域所提供的垂直类型的特定知识库，对于患者而言，可以通过结合护理知识图谱的APP或者其他软件查询到自己住院看病每天花了哪些钱，用了什么药，各种指标检测结果如何等等;对于护士而言，在用到结合护理知识图谱的系统后，护士原先繁杂的事情也会理顺很多，可以清楚地通过系统知道什么时候该给哪位患者打针换药，还有以往需要占用护理工作者大量时间去填写的护理记录，在使用该系统时，也会被系统自动记录生成，给护理工作者节约了大量时间。

2019年3月1日，阿里巴巴与瑞金医院联合发布全球首个基于机器智能的糖尿病知识图谱，也是首个在医院正式使用的基于人工智能的糖尿病知识图谱，此知识图谱和人工智能机器人结合后有了更多功能作用，比如智能导诊功能，机器人可以根据患者提供的症状描述自动匹配糖尿病知识图谱中的相关知识并为患者提供合理化的就诊流程，当然医生也可以通过糖尿病知识图谱依据大量的专业知识储备提供的合理化建议做出更科学的决策，除此之外糖尿病知识图谱还能为糖尿病的治疗提供更多辅助支持。

综上所述不难发现医疗领域的知识图谱应用越来越具体，并且通过和新技术的结合，开发的功能也越来越多，应用场景越来越贴近基层需求，在这些研究和应用都取得了不错的效果的同时，也为进一步的研究奠定好了基础。

3 医疗知识图谱在医疗中的应用

3.1 医疗知识图谱在医疗中的应用实例

医疗知识图谱在国内的医疗领域上有一些比较成功的应用研究实例，比如华东理工大学阮彤等人和上海曙光医院合作构建了中医药知识图谱[1]，中药知识图谱中有着大量医生工作站收集的病人治疗数据和基础药方，经过知识图谱的推理分析后，可以辅助医生进行开方拿药。除此之外中药知识图谱还可以应用在中药知识问答上，一方面方便病人查询相关中药知识，另一方面也可以帮助中医学习培训，如图2所示。

郑懿鸣等人设计了基于中医药知识图谱[2]的智能问答系统和用药推荐系统，其特点就是将知识图谱与知识卡片相结合，使患者通过图片的直观展示和文字的详细描述来对知识图谱中的丰富知识进行更好理解，其应用也可以看成一个智能问答系统，通过可视化展示与知识图谱结合来和用户更好地交互[3]。

王昊奋等人则运用爬虫等技术搜集网上的医疗信息数据用于医疗知识图谱的构建，并且在构建完成后实际应用在上海林康医疗信息技术有限公司，其主要应用场景是辅助监控系统和智能审核系统，用于监测医疗质量，用药安全，处方审核等方面，对于药品的合理使用，处方合理规范，用药安全等方面有着重要作用。

翟姗姗等人则将医疗知识图谱和社区医疗的在线检索服务相结合，希望通过医疗知识图谱对医疗健康知识的融合处理，再结合在线检索功能，帮助用户更容易查询到想要了解的专业可靠的医疗健康知识。

3.2 医疗知识图谱在医疗中的应用分析

由前边的案例可以看出医疗知识图谱的应用在辅助开药，辅助诊疗，知识检索，智能问答，用药推荐等方面有着很大潜力和重要作用，通过在实际中的积极尝试，在一些医疗领域中的应用初见成效。医疗知识图谱还能够提升医生的学习和培训效率，也使得基层医生在参与慢性病等防治更加得心应手，同时也能帮助基层临床医生做出更加合理科学的治疗方案，规范并提升医生的用药技能，对就诊效率的提高诊疗标准的规范也十分有用。此外医学知识图谱的知识推理特点也能为医疗科研人员提供很好的数据支持并发现潜在的发展趋势和科研方向。对于常见病和慢性病患者来说，通过医疗知识图谱可以在社区医疗机构中更好地进行日常管理和自我治疗，更快地得到准确的病症信息和治疗方法[4]。

4 医学知识图谱在社区医疗中的可应用分析

社区医疗主要提供预防保健、基本医疗、健康教育、疾病控制等社区卫生服务，而目前知识图谱在医学领域的应用研究十分广泛，在如智能辅助诊断、医疗知识智能检索、医疗知识问答等智慧医疗领域都有着很好的发展前景[5]，可以对社区医疗服务提供很好的辅助作用。

4.1医疗信息检索

医疗知识图谱融合了大量专业医疗知识，是一个庞大且全面的医疗信息知识库。其最基本的应用功能就是医疗信息检索，医疗知识图谱根据用户的检索关键字在知识库中进行匹配相关实体或者关联知识，从而使得医疗信息的检索过程更加高效便捷。

翟姗姗等人则将医疗知识图谱和社区医疗的在线检索服务相结合，应用在医疗上的话医生可以根据不同病人的疾病、部位、并发症等关键信息确定患者病情，并检索出相关治疗方法以辅助医生做出准确诊断。此外，国内有360良医、搜狗明医等基于医疗知识图谱的信息检索网站，这些医疗知识图谱的检索功能一方面方便普通人查询了解医疗信息或者简单确定自己的病情严重程度，另一方面也方便医生查询相关医疗知识，便于医生学习和辅助医生决策。

在社区医疗中医生可以利用此功能进行医疗信息查询学习或者辅助诊断，比如社区医生可以根据糖尿病患者的病症表现、生活习惯等信息作为关键字检索出符合糖尿病患者的当前状况和治疗方法，通过在医疗知识图谱中添加各种慢性病或者其他常见病的相关数据就可以很好地弥补了社区医疗机构中全科医生不足的缺点。同时社区的糖尿病患者也可以借助医疗知识图谱的检索功能获取病后自我管控方法等，不会再因为社区医生质量的参差不齐获得不确信息。

4.2智能辅助诊断

在医疗大数据的背景下，医疗知识图谱可以利用各级医疗机构产生的大量患者病症情况、检验结果、检验数据和治疗方案等，自动生成相符的诊断建议和治疗手段，给医生的诊断决策提供合理化建议，也可以对医生给出的治疗方案进行监督检测并进行智能分析，这样就可以以大大减少医生的误诊。

阿里巴巴與瑞金医院联合发布全球首个基于机器智能的糖尿病知识图谱整合了大量医院大量的糖尿病治疗数据，医生可以利用知识图谱智能分析患者的各类疾病数据，然后结合历史治疗数据得到合理化治疗建议。

在社区医疗中各个社区医疗机构治疗数据不互通，更难以利用治疗数据进行辅助决策，在应用医疗知识图谱之后，社区医生则可以利用知识图谱自动的处理各级医疗机构的治疗数据，并进行智能分析，从而达到智能辅助医生诊断的效果。

4.3医疗知识智能问答

医疗知识智能问答其本质就是医疗信息检索的一种延伸，其主要形式就是用准确合适的自然语言为用户解答问题。在得到用户的问题之后，医疗知识图谱将问题带入到知识库进行匹配相近内容，然后通过知识图谱的智能分析和可视化展示来展示给用户答案。

应用此功能可以在社区医疗中开辟在线医疗模式，线上为广大社区居民提供医疗支持，尤其对于慢性病的康复阶段患者十分有用，比如糖尿病患者在线进行自我血糖监测，通过知识图谱对目前血糖指标的分析提供合理的治疗建议，真正足不出户就能在家治病。

5 结束语

本文先概括了医疗知识图谱在国内外发展的现状，我们可以看到医疗知识图谱的应用场景不断增多，应用价值不断提高，在已有的应用研究中有着不错的效果。同时在近几年快速发展的社区医疗的全科建设当中，医疗知识图谱也很有发展潜力。本文说明了医疗知识图谱的重要应用价值，又列举了一些已经实际研究应用的案例，通过这些实例的成功研究和应用可以看出医疗知识图谱的应用前景非常光明，如果放到目前政策扶持的社区医疗的建设当中更是能发挥不小的作用。

随着医疗信息化建设的快速发展，积累了大量的医学数据，因此合理运用医疗知识图谱从大量的医学数据中挖掘出有用的医疗知识，并将其积极运用在实际的医疗工作当中，对当今的医疗行业也有着重要意义。

参考文献：

[1] 阮彤，孙程琳，王昊奋，等.中医药知识图谱构建与应用[J].医学信息学杂志，2016，37（4）：8-13.

[2] 岳晓菲，薛镭.中医医学知识图谱在家庭医生服务体系中的应用研究[J].医学信息学杂志，2019，40（12）：54-57.

[3] 郑懿鸣，翟洁，胡晓龙，等.基于中医药知识图谱的智能问答与用药推荐系统[J].电子技术与软件工程，2019（20）：134-135.

[4] 刘春圃.基于疾病知识图谱的关联搜索技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2019.

[5] 袁凯琦，邓扬，陈道源，等.医学知识图谱构建技术与研究进展[J].计算机应用研究，2018，35（7）：1929-1936.

【通联编辑：闻翔军】