王 琦（北京大学），康亮环，刘国臻（北京聚人天下科技有限公司）
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摘要：提出了一种基于知识图谱的临床辅助决策系统构建方法。首先，通过建立标准数据模型，对多源数据进行汇聚，建立医学语料库；通过专家路径及医学教科书，参考UMLS的两层结构建立知识图谱的主干；然后通过医学自然语言处理及人工标注机制，对数据进行标准化处理，并通过数据挖掘建立概率模型，为知识图谱补充枝叶；基于知识图谱建立智能问诊路径，解决医生与辅助决策系统的交互问题。通过以上的路径建立起面向基层医生的肾病临床辅助决策系统，实现基层医生对慢性肾病标准化、规范化诊断和转诊，做到慢性肾病早发现、早治疗，起到了较好的效果。
关键词：慢性肾病；知识图谱；临床辅助决策；自然语言处理
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2018.12.015
引言
近年来，慢性疾病发病率呈急剧上升趋势，已经成为影响居民健康水平提高、阻碍经济社会发展的重大公共卫生问题和社会问题。2012年柳叶刀文章指出，中国成人慢性肾病的患病率约10.8%，总数高达1.2亿人，而这一数字依然在持续增长。但实际检出率远远低于这个数字。实行分级诊疗、赋能基层医疗，能够解决医疗资源的供需矛盾，对实现慢性疾病控制、患者健康管理等起到十分关键的作用。
在此背景下，利用医疗大数据和自然语言处理技术，基于临床数据和专家经验构建慢性肾病知识图谱，形成面向基层医疗业务的慢性肾病的临床辅助模型，实现基层医生对慢性肾病标准化、规范化诊断和转诊，做到慢性肾病早发现、早治疗。
