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基于知识图谱的医疗知识搜索研究的开题报告
开题报告
一、选题的背景
随着互联网技术的发展和普及，人们获取医疗健康信息的途径越来越广泛和多样化，但这种信息的真实性和可信度并不完全可靠。同时，由于医学知识信息庞杂繁复，医生和患者在日常工作中需要用到各种知识，但如何从海量的医学知识中快速准确地获取所需的信息成为一个亟待解决的问题。因此，通过建立医学知识图谱实现医学知识的自动化表示和查询，成为当前医疗行业研究的热点之一。
二、研究目的
本文旨在基于知识图谱的医疗知识搜索，提高医学知识的准确性和可信度，帮助医生和患者更加有效地获取医学健康信息。
三、研究内容
1.医学知识图谱建设：
研究医学知识本体模型的构建和知识库的搭建，并利用NLP技术对海量医学文本进行结构化处理，构建医学知识图谱。
2.医学知识图谱应用：
研究医学知识图谱的应用，实现医疗知识的查询和推荐，提高医生和患者获取医学健康信息的效率。
四、研究方法
1.数据采集
采用网络爬虫技术收集大量医学文献资料，并使用中文自然语言处理技术进行文本分类及结构化处理，将其存入医学知识库。
2.医学知识本体模型构建
采用OWL技术对医学知识进行本体建模，并利用Protégé等工具对本体及其关系进行规范化描述。
3.知识图谱构建
采用图数据库技术将本体、实例以及关联关系，构建成医学知识图谱，利用Neo4j等工具进行存储和查询。
4.知识检索
将用户需求转化为SPARQL查询语言，通过医学知识图谱进行查询，返回结果并进行展示。
五、研究意义
1.建立医学知识图谱，实现医学知识的自动化表示和查询，为医生和患者提供更准确、更可信的医学健康信息。
2.采用本体建模和知识图谱技术，可以有效整合医学知识资源，充分发挥已有知识的应用价值，避免知识孤立、重复等问题。
3.通过研究医学知识图谱，可以为后续的医学信息处理与挖掘提供借鉴和参考，使得医疗领域的信息化建设迈上一个新台阶。
六、预期成果
本研究预期构建一套医学知识图谱体系，并实现基于知识图谱的医学知识搜索系统，为医生和患者获取医学健康信息提供便捷、高效的方式。
七、研究进度
1.2022年6月-9月:研究医学知识本体建模及医学知识库搭建。
2.2022年10月-2023年3月：研究医学知识图谱构建及应用，完成医学知识检索的原型设计。
3.2023年4月-2023年6月：系统功能测试和性能优化，并撰写论文。
八、研究难点
1.医学知识库的构建和文本结构化的方法。
2.医学本体模型的构建，包括从医学文献中提取概念及其关系，以及对本体之间关系的定义和规范化描述。
3.知识图谱的构建和存储，以及查询效率和准确性的提升。
4.医学知识检索的实现，包括SPARQL查询语言的设计和查询结果的处理等。
九、参考文献
1.杜慧辉,翟瑞祥.基于知识图谱的医学领域知识建模与检索[J/OL].现代图书情报技术,2020,38(4):64-77.
2.肖强,白义民.基于大数据技术的医学知识图谱构建与应用研究[J].计算机应用研究,2020(6):1757-1763+1777.
3.何传玲,宣宏艳.基于知识图谱的医学知识检索方法探究[J/OL].现代图书情报技术,2021,37(6):103-111.