一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法及系统，所述方法包括：对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；对知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及二级学科对应的三级学科；根据基础数据分别划分若干个三级学科对应的知识元，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；利用Neo4j图数据库根据知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。本发明通过Neo4j图数据库构建基于伤寒论的知识图谱，为中医诊断提供系统而标准的数据库作为参考，将诊断知识进行标准化和数据化，实现中医辅助诊断的效果，提高中医诊断的效率。

说明书

技术领域

本发明涉及中医及计算机信息技术领域，尤其是涉及一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法及系统。

背景技术

知识图谱(Knowledge Graph)是以“语义网络”为骨架构建起来的巨型、网络化的知识系统，能捕捉并呈现领域概念之间的语义关系，使各种信息系统中琐碎、零散的知识相互连接，支持综合性知识检索以及问答、决策支持等智能应用。

目前的现有技术已经出现关于中医药系统方面的数据库，包括中医药学语言系统(TCMLS)、中医资源网中的中医药数据库和杏林园的中医药数据库。其中中医药学语言系统(TCMLS)为构建中医药知识图谱提供了相对完整的框架。它已发展为一个包含10余万个中医概念以及100余万个语义关系的大型语义网络基本覆盖了中医药学科的概念体系，在规模和完整性等方面都处于中医界的领先地位。

但是，在对现有技术的研究与实践过程中，本发明的发明人发现，一方面，现有的中医药知识图谱技术一般仅作为对中医药数据资源方面的知识检索，目前医学的诊断知识没有一个系统而标准的数据库作为参考，且中医的诊断经验都在老中医的脑子里，没法数据化，缺乏对医学上的诊断知识的标准化和数据化，使得中医系统的开发极其困难；另一方面，现有中医药知识图谱的数据库随着数据的不断增长和业务需求的频繁变更，并未能自始而终保持有效的查询性能。因此，亟需一种能够克服上述缺陷的知识图谱的构建方法及系统。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法及系统，能够通过基于伤寒论构建的知识图谱进行中医的辅助诊断。

为解决上述问题，本申请实施例的第一方面提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法，至少包括如下步骤：

对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；

对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科；

根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；

利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述一级学科为中医学与中药学，所述二级学科为中医学，则所述二级学科对应的若干个三级学科，包括问诊、药材、病理、中药方子和特色疗法。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于伤寒论的知识图谱的构建方法，还包括：

通过中医在线智能辅助诊断系统根据所述基于伤寒论的知识图谱对病人提供的问诊资料进行初步诊断，得到初步诊断结果，所述初步诊断结果包括预估病理及对应的治疗方法和中药方子。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于伤寒论的知识图谱的构建方法，还包括：

通过医生对所述初步诊断结果进行判断和修正，通过所述中医在线智能辅助诊断系统将最终诊断结果发送至病人。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元，包括：

对所述三级学科中的问诊学科进行层级划分，划分每个医生的望、闻、问和切四个方面的资料数据；

对所述三级学科中的药材学科进行层级划分，划分伤寒论中的所有药材及其对应的药材详细属性；

对所述三级学科中的病理学科进行层级划分，划分阳症和阴症及其对应的具体病症，以及所有具体病症包含的对应的详细病理属性；

对所述三级学科中的中药方子学科进行层级划分，划分伤寒论中的所有药方大类及其对应的方子小类；对所述方子小类进行下一层的层级划分，划分每个方子小类对应的组成、煮法、服法和服后症状。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述望、闻、问和切四个方面的资料数据，分别为病人的脸部和舌头照片、每个医生对应的问诊问题、病人身上的气味及病人的脉象。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述药材详细属性包括别名、来源、药材形状、性味、功效、主治、炮制、使用禁忌和用量；

所述阳症对应的具体病症包括太阳病、少阳病和阳明病，所述阴症对应的具体病症包括厥阴病、少阴病和太阴病，所述详细病理属性包括临床表现、起因、脉象表现、饮食禁忌和饮食保健；

所述药方大类包括桂枝汤类、麻黄汤类、葛根汤类、承气汤类、散方类、泻心汤类、柴胡汤类、白虎汤类、四逆汤类、栀豉汤类和甘草汤类。

本申请实施例的第二方面提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建系统，包括：

基础数据提取模块，用于对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；

层级架构划分模块，用于对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科；

基础数据划分模块，用于根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；

知识图谱构建模块，用于利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

本申请实施例的第三方面提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于伤寒论的知识图谱的构建方法。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的基于伤寒论的知识图谱的构建方法。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明实施例提供的一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法及系统，所述方法包括以下步骤：对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科；根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

与现有技术相比，本发明实施例通过基于伤寒论构建的知识图谱进行中医的诊断辅助，为中医学的诊断知识提供一个系统而标准的数据库作为参考，将中医的诊断经验进行数据化，对医学上的诊断知识进行标准化和数据化，有利于中医系统的持续开发，实现中医辅助诊断的效果，提高中医诊断的效率；并且，采用图数据库Neo4j用来展示中医知识图谱，Neo4j图数据库不仅具有高效的查询功能，且提供高效的关联查询直观的展示中医药知识，协助用户迅速发现所关注的知识及其相关信息，在数据的不断增长和业务需求的频繁变更的前提下也能自始而终保持有效的查询性能。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法的流程示意图；

图2为本发明第一实施例提供的另一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法的流程示意图；

图3为本发明第二实施例提供的一种基于伤寒论的知识图谱的构建系统的结构示意图；

图4为本发明第二实施例提供的另一种基于伤寒论的知识图谱的构建系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

首先介绍本发明可以提供的应用场景，如构建基于伤寒论的知识图谱，并完成中医的辅助诊断。

本发明第一实施例：

请参阅图1-2。

如图1所示，本实施例提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法，至少包括如下步骤：

S1、对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据。

具体的，对于步骤S1，首先，对伤寒论、临床规范化病案、名中医验案中挖掘和分析，从中提取得到用于后续构建知识图谱的知识元、样本关系以及相关基础数据。在具体的实施例中，本申请不仅仅限于伤寒论，还适用于其它传统中医学文献。

S2、对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科。

在优选的实施例中，所述一级学科为中医学与中药学，所述二级学科为中医学，则所述二级学科对应的若干个三级学科，包括问诊、药材、病理、中药方子和特色疗法。

具体的，对于步骤S2，对知识图谱进行初步的层次划分，例如(一级学科：中医学与中药学)—(二级学科：中医学)—(三级学科：问诊、药材、病理、中药方子和特色疗法)。

S3、根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系。

具体的，对于步骤S3，在将知识元及基础数据方分别划分至对应的每个学科后，得到初步的知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系。

S4、利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

具体的，对于步骤S4，根据上一步得到的知识图谱的层级架构关系和各级学科之间的关系，后台利用Neo4j图数据库构建和展示基于伤寒论的知识图谱，采用图数据库Neo4j用来展示中医知识图谱，Neo4j图数据库不仅具有高效的查询功能，且提供高效的关联查询直观的展示中医药知识，协助用户迅速发现所关注的知识及其相关信息。

在具体的实施例例中，中医药知识图谱可通过可视化语义图的方式进行展示，也可嵌入语义搜索、语义维基等系统提供服务。可视化语义图可以形象地表达领域概念之间的关联中，用户可通过交互的方式来浏览领域概念，并选择其中的某个概念开始构造查询或搜索。知识图谱能增强中医药知识资源的联通性，支持中医用户在概念层次上浏览领域知识资源，发现中医药概念或知识资源之间的潜在联系。

在优选的实施例中，如图2所示，所述基于伤寒论的知识图谱的构建方法，还包括：

S5、通过中医在线智能辅助诊断系统根据所述基于伤寒论的知识图谱对病人提供的问诊资料进行初步诊断，得到初步诊断结果，所述初步诊断结果包括预估病理及对应的治疗方法和中药方子。

S6、通过医生对所述初步诊断结果进行判断和修正，通过所述中医在线智能辅助诊断系统将最终诊断结果发送至病人。

具体的，对于步骤S5和S6，调用已经构建的知识图谱作为系统后台，并且后台利用Neo4j图数据库实现的知识图谱构建的和展示，对病人提供的问诊资料进行初步诊断，诊断系统根据病人填写的问诊问题做初步判断，得出病理、治疗方法和方子等资料，数据库中有对应的病理-症状关系，诊断系统根据患者症状判断得出可能的病理，例如太阳病，少阳病，然后让医生通过中医在线智能辅助诊断系统做最后的判断，并且把最终结果发送给病人，通过构建的知识图谱作为辅助诊断系统的数据基础，提高了医生的看病效率。

在优选的实施例中，所述根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元，包括：

对所述三级学科中的问诊学科进行层级划分，划分每个医生的望、闻、问和切四个方面的资料数据；

对所述三级学科中的药材学科进行层级划分，划分伤寒论中的所有药材及其对应的药材详细属性；

对所述三级学科中的病理学科进行层级划分，划分阳症和阴症及其对应的具体病症，以及所有具体病症包含的对应的详细病理属性；

对所述三级学科中的中药方子学科进行层级划分，划分伤寒论中的所有药方大类及其对应的方子小类；对所述方子小类进行下一层的层级划分，划分每个方子小类对应的组成、煮法、服法和服后症状。

在优选的实施例中，所述望、闻、问和切四个方面的资料数据，分别为病人的脸部和舌头照片、每个医生对应的问诊问题、病人身上的气味及病人的脉象。

在优选的实施例中，所述药材详细属性包括别名、来源、药材形状、性味、功效、主治、炮制、使用禁忌和用量；

所述阳症对应的具体病症包括太阳病、少阳病和阳明病，所述阴症对应的具体病症包括厥阴病、少阴病和太阴病，所述详细病理属性包括临床表现、起因、脉象表现、饮食禁忌和饮食保健；

所述药方大类包括桂枝汤类、麻黄汤类、葛根汤类、承气汤类、散方类、泻心汤类、柴胡汤类、白虎汤类、四逆汤类、栀豉汤类和甘草汤类。

具体的，根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元，首先是二级学科问诊的下一层的层次划分，例如(医生A)—(望、闻、问、切)，(医生B)—(望、闻、问、切)。其中，望对应病人的脸部和舌头照片；问对应该医生问诊的问题，每个医生有对应的问诊问题；闻指的是病人身上的气味；切指的是病人脉象；

接着是二级学科药材的下一层的层次划分，对应伤寒论中的86种药材，例如桂枝、芍药、生姜等，然后每种药材包含别名、来源、药材性状、性味、功效、主治、炮制、使用禁忌和用量等9个属性；

其次，对二级学科病理的下一层的层次划分，如(阳症)—(太阳病、少阳病、阳明病)，(阴症)—(厥阴病、少阴病、太阴病)，然后每一种病包含临床表现、起因、脉象表现、饮食禁忌和饮食保健等5个属性；

最后对二级学科中药方子的下一层的层次划分，对应伤寒论中的12个药方大类(桂枝汤类、麻黄汤类、葛根汤类、承气汤类、丸/散方类、泻心汤类、柴胡汤类、白虎汤类、四逆汤类、栀豉汤类、甘草汤类和其他等)，然后每个大类对应方子小类(如桂枝汤类对应去桂加白术汤、桂枝麻黄各半汤等)；并且对每个方子小类的下一层进行层次划分，包括组成、煮法、服法和服后症状等。

本实施例提供的一种基于伤寒论的知识图谱的构建方法，至少包括以下步骤：对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科；根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

本实施例通过基于伤寒论构建的知识图谱进行中医的诊断辅助，为中医学的诊断知识提供一个系统而标准的数据库作为参考，将中医的诊断经验进行数据化，对医学上的诊断知识进行标准化和数据化，有利于中医系统的持续开发，实现中医辅助诊断的效果，提高中医诊断的效率；并且，采用图数据库Neo4j用来展示中医知识图谱，Neo4j图数据库不仅具有高效的查询功能，且提供高效的关联查询直观的展示中医药知识，协助用户迅速发现所关注的知识及其相关信息，在数据的不断增长和业务需求的频繁变更的前提下也能自始而终保持有效的查询性能。

本发明第二实施例：

请参阅图3-4。

如图3所示，本实施例提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建系统，包括：

基础数据提取模块100，用于对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据。

具体的，对于基础数据提取模块100，对伤寒论、临床规范化病案、名中医验案中挖掘和分析，从中提取得到用于后续构建知识图谱的知识元、样本关系以及相关基础数据。

层级架构划分模块200，用于对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科。

具体的，对于层级架构划分模块200，对知识图谱进行初步的层次划分，例如(一级学科：中医学与中药学)—(二级学科：中医学)—(三级学科：问诊、药材、病理、中药方子和特色疗法)。

基础数据划分模块300，用于根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系。

具体的，对于基础数据划分模块300，在将知识元及基础数据方分别划分至对应的每个学科后，得到初步的知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系。

知识图谱构建模块400，用于利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

具体的，对于知识图谱构建模块400，根据得到的知识图谱的层级架构关系和各级学科之间的关系，后台利用Neo4j图数据库构建和展示基于伤寒论的知识图谱，采用图数据库Neo4j用来展示中医知识图谱，Neo4j图数据库不仅具有高效的查询功能，且提供高效的关联查询直观的展示中医药知识，协助用户迅速发现所关注的知识及其相关信息。

在优选的实施例中，如图4所示，所述基于伤寒论的知识图谱的构建系统，还包括：

初步辅助诊断模块500，用于通过中医在线智能辅助诊断系统根据所述基于伤寒论的知识图谱对病人提供的问诊资料进行初步诊断，得到初步诊断结果，所述初步诊断结果包括预估病理及对应的治疗方法和中药方子。

诊断判断修正模块600，用于通过医生对所述初步诊断结果进行判断和修正，通过所述中医在线智能辅助诊断系统将最终诊断结果发送至病人。

具体的，对于初步辅助诊断模块500和诊断判断修正模块600，调用已经构建的知识图谱作为系统后台，并且后台利用Neo4j图数据库实现的知识图谱构建的和展示，对病人提供的问诊资料进行初步诊断，诊断系统根据病人填写的问诊问题做初步判断，得出病理、治疗方法和方子等资料，数据库中有对应的病理-症状关系，诊断系统根据患者症状判断得出可能的病理，例如太阳病，少阳病，然后让医生做最后的判断，并且把最终结果发送给病人，通过构建的知识图谱作为辅助诊断系统的数据基础，提高了医生的看病效率。

本实施例提供的一种基于伤寒论的知识图谱的构建系统，包括：基础数据提取模块，用于对伤寒论和临床规范化病案进行分析和挖掘，提取得到用于构建知识图谱的知识元及基础数据；层级架构划分模块，用于对所述知识图谱的基本层级架构进行划分，设置一级学科及其对应的二级学科，以及所述二级学科对应的若干个三级学科；基础数据划分模块，用于根据所述基础数据分别划分所述若干个三级学科对应的知识元后，得到知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系；知识图谱构建模块，用于利用Neo4j图数据库根据所述知识图谱的层级架构和各级学科之间的关系，构建生成基于伤寒论的知识图谱。

本实施例通过基于伤寒论构建的知识图谱进行中医的诊断辅助，为中医学的诊断知识提供一个系统而标准的数据库作为参考，将中医的诊断经验进行数据化，对医学上的诊断知识进行标准化和数据化，有利于中医系统的持续开发，实现中医辅助诊断的效果，提高中医诊断的效率；并且，采用图数据库Neo4j用来展示中医知识图谱，Neo4j图数据库不仅具有高效的查询功能，且提供高效的关联查询直观的展示中医药知识，协助用户迅速发现所关注的知识及其相关信息，在数据的不断增长和业务需求的频繁变更的前提下也能自始而终保持有效的查询性能。

本申请实施例还提供了一种基于伤寒论的知识图谱的构建的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于伤寒论的知识图谱的构建方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的基于伤寒论的知识图谱的构建方法。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。