基于多源知识图谱融合的智能导诊算法

• 作者: 刘道文 阮彤 张晨童 邱家辉 翟洁 何萍 葛小玲
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识图谱 智能导诊 实体识别 实体对齐 实体归一化
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理应用
• 页码范围: 125-134
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

患者网上挂号时常有挂错科室的现象,因此需要科室推荐应用,功能类似线下医院的护士台预诊.然而,由于医院科室设置不尽相同,患者各项特征和科室之间的关系也不明确,给自动科室推荐带来挑战.因此,该文首先定义了带权重的知识图谱,用于描述症状、疾病以及性别等特征与科室和医院之间复杂的量化关系.其次,利用区域信息平台的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据,获取多家医院的疾病—科室信息.在融合国际疾病编码(international classification of diseases,ICD)、医疗网站中的症状—疾病数据后,用搜索引擎结果补充权重关系,形成可用的知识图谱.图谱目前包含了38家医院,6110个科室,6220个症状,60736个症状相关疾病关系.当患者输入基于自然语言描述的症状与疾病后,通过该文设计的预滤噪的BERT实体识别模型与部位制导的医疗实体归一化算法,识别并归一化患者主诉中的症状词、疾病词和部位词.最后,基于该文设计的基于权重的联合症状预测疾病概率算法(weight-based disease prediction algorithm based on multiple symptoms,WBDPMS),联合多个症状预测可能的相关疾病,以此来实现通过主诉推荐最合适的医院及科室.实验结果表明,准确率达到0.88.