中医经方知识图谱“图搜索模式”设计研究
尹丹 周璐 周雨玫 孙燕 李宇航摘要目 设计医方知识图谱及图模式方知识浏览、检及运用提供新设计思路。
方法 采用领域体七步法以医方研究对象进行知识图谱模式层和数据层设计。
结 设计医方知识图谱结构概念包括方剂、治疗、药、禁忌证、功用等概念与概念关系有方剂→组成部分→药、方剂→禁忌→证等。
模拟人想思维进行检方知识检框架包含随证选方、方剂使用禁忌与煎方法等功能;利用拓扑有向图认知结构模拟“方证对应”程;可进行单医案方用药分析及以方测证等功能智能推理。
结论 研究设计医方知识图谱及图模式可模拟人想思维进行方数据挖掘及分析。
关键词方;知识图谱;;图图分类R05;R 献标识码 编005530（09）080090503969005530090809 开放科学（）标识码（）br bv g klg gr l rr rrg r ; rv g r brg rrvg g klg r l kg l rr rr b lg v g klg r lr lr r lgg b g k l rr rrvl rrk b lg v kg Rl g rr klg gr l rr l rr r r r rl b rr → → r rr → b → r l klg rrvl rrk rg lg v kg l l rr b rr ; r lg “rr r rr” b g lgl r gr gv rr; llg rg vl l r rr l rr g l Gr r r klg gr l rr g l v kg g l r l rrKr l rr; klg gr; ; gr r“方”词早见《汉·艺志·方技略》原指验方包括医著作記方剂现主要指《伤寒论》《金匮要略》所方剂合33首减重复方3首计80首[]。
其用药精专法严谨被广泛应用临床且疗效显著。
从引擎优化到新药发现知识图谱已渗透到金融、工业和医学等各领域。
杨秦等[]采用共词分析及社会络方法对医外科疮疡领域研究主题及分布进行了探。
但医方知识图谱及基知识图谱方检、浏览与数据分析图设计相关研究鲜见报道。
构建方知识图谱及与其相应模式可将方知识表达成更接近人类认知结构而基结构进行拟人思维检、浏览与数据分析医现代化背景下医方研究提供了新切入。
也可方知识浏览、检及运用方知识进行案例分析提供种新设计思路。
知识图谱0年5月7日谷歌正式提出了“知识图谱”这术语[5]。
其吸收了语义实例表达与体概念表达理念以“概念→关系→概念”“实体→关系→实体”三元组描述真实世界存各种概念或实体以及各种实体、概念关系[68]。
实体是指概念下具体实例如“桂枝汤”是“方剂”概念下具体实例。
概念、实体则进步通“关系”连接起从而得到张巨由“三元组”对知识进行表示图。
以“桂枝汤”例其组成药物包括“桂枝、芍药、生姜、枣、甘草”利用知识图谱“三元组”结构对其进行描述。
其“概念→关系→概念”方剂→组成部分→药;“实体→关系→实体”桂枝汤→组成部分→桂枝…桂枝汤→组成部分→甘草。
见图。
这种描述结构与人类认知结构拓扑认知[9]结构相合是种人类认知结构模拟。
综上知识图谱是以“三元组”形式描述知識数据数据库其结构与人认知结构相契合从而模拟人认知思维进行方数据挖掘、分析提供了数据支持。
随着计算机数据库技术发展图数据库已成知识图谱种体可实现图数据储存与检[0]。
其是高性能图数据库[0]它将结构化数据存储络数据模型主要以节和关系（边）体现也可处理键值对（即描述事物属性）。
即以节、关系、属性基元素提供了较完备事物描述结构。
图模式图模式是种图数据模式匹配方法是图数据库基础上根据给定信息从量图数据匹配出这些信息所指向结并展现给定信息与结关系[3]。
简而言图模式是利用图数据库存储数据对输入信息按照设定图方式检出对应结并展现其逻辑路径。
医药型知识图谱图[]实现了输入药名称给出相应语义络、输入药所属概念等信息即给出以输入实例核心由“实体→关系→实体”三元组构成实例知识络及其所属概念如输入“生姜”将显示以“生姜”心相关知识络及“生姜”所属概念“药”。
见图。
相比传统模式这种图优势更契合人类想认知通“生姜”想到“药”又可通“药”想到“止呕药”“化痰药”等。
将这种模拟思维想图用答案获取可淘汰现有人工滤页寻答案模式。
如想知道桂枝汤功效类别及该类别其他方剂仅通图对桂枝汤进行检即可获得以“桂枝汤”核心知识图及桂枝汤所属概念“表剂”进而可得到“表剂”概念下所有方剂。
图数据库作知识图谱种体不但能将知识以图模式进行存储而且提供了图模式设计框架这设计以人类认知思维进行方数据挖掘、分析图提供了技术支持。
基这技术对方知识图谱与相应图模式进行设计有望设计出种具有拟人思维智能体用方知识检与数据分析。
3 方知识图谱设计方知识图谱按照知识图谱结构分层次数据层和模式层[5]。
模式层由表达概念体构成即概念及概念关系组成“三元组”用约束数据概念。
其概念与实例具体设计按照斯坦福学医学院提出适合医学领域领域体七步法[6]进行构建即①定义领域和畴;②考复用现有知识体可能性;③列出知识体重要术语;④定义类和类等级体系;⑤定义类属性;⑥定义属性分面;⑦创建实例。
3 模式层设计对方知识图谱模式层设计实际上是对方概念及其概念关系设计这程按领域体七步法～6步进行其设计出概念可有方剂、治疗、药、禁忌证、功用等;设计概念与概念关系有方剂→组成部分→药方剂→禁忌→证等。
3 数据层设计数据层设计实际上是设计体下具体实例即模式层概念及概念关系对应具体实例。
如“桂枝”“药”概念下具体实例“桂枝汤”“方剂”概念下具体实例用“三元组”表示“桂枝汤→组成部分→桂枝”。
见图3。
方知识图谱按照该设计思路进行对知识数据可形成结构化描述这将提供种拟人认知结构数据库进步模拟人思维进行数据与分析提供数据支撑。
由其知识复杂性研究具体设计与实现领域专指导下结合领域体七步法进行。
方知识图谱图模式设计方知识图谱图模式知识图谱基础上结合其组成、主治、禁忌、煎法及所含药物禁忌、功用等运用r语言设计种模拟人想思维进行检方知识检框架包含随证选方、方剂使用禁忌与煎方法等功能;利用拓扑有向图认知结构模拟“方证对应”程;可进行单医案方用药分析及以方测证等功能智能推理。
框架设计见图。
通不思维路径可完成方知识检、以方测证及单医案方用药等智能推理如输入药物进行主方辨识及推测可能证候与主方加减用药原因。
研究将知识图谱概念层以表述概念与关系英以便运用计算机语言进行图设计所用r语句表见表其对应关系见表。
知识检框架 随证选方设计随证选方设计旨根据提供证给出对应方即实现“证”与“方”匹配完成医有是证用是方“方证对应”程。
根据以上设计目标设计其匹配规则上式是证r证候这概念英表达rl方剂这概念英表达。
如[“太阳风表虚证”]则可通如图方到证匹配路径输出”桂枝汤”。
方剂使用禁忌与煎法设计使用禁忌与煎法设计旨输入拟使用方剂输出方禁忌项和与其相应特殊煎方法。
即设计旨实现以下目标①方禁忌证匹配即根据方检出方相应禁忌证以减少临床误治。
②方煎方法匹配提高临床疗效。
根据以上设计目标设计其匹配规则式拟使用方剂与返回该方剂对应禁忌与煎方法。
如“桂枝汤→禁忌→伤寒表实证”。
可以看出虽各项检完成任不相但其检设计以下种表达式组合式（实例变量概念变量）R实例变量属性输入变量RR实例变量式（实例变量）[]→（实例变量概念变量）RR实例变量以上种表达式组合可对图实体与概念进行匹配通变量变化设计多种方知识检任。
与纯匹配询比较该设计有望方知识检询提供种类似人想思维方知识检方法使方知识检更智能。
智能推理框架智能推理旨运用知识图谱知识与r指令编写“方证对应”图程对单案例实现以方测证、组方用药等分析。
设计如下①根据案例药物分析出其所用主要“方”即案例“主方”。
②以“方证对应”方式推测主方所治证候即以方测证。
其表达式式是案例药物。
依据方到药匹配路径进步得出相应方剂B组成药物G即G[G桂枝汤组成药物G麻黄汤组成药物G葛根汤组成药物]。
杰卡德相似公式用计算出主方。
其式（5）～式（7）实现根据案例药物分析出对应主方即根据案例药物检出包含这些药物味药或多味药方剂将案例药物与式（6）所给出方剂药物进行相似比较以确定案例主方。
如设置信当相似>08则纳入该案例主方。
即上述3步可完成“药→候选方→候选方匹配计算→根据匹配得出主方”程。
如输入药半夏、黄芩、干姜、人参、炙甘草、黄连、枣、生牡蛎可匹配出生姜泻心汤、甘草泻心汤、及半夏泻心汤、这三者相似077、087、087。
根据“方”与“证”匹配到寒热错杂证根据主方用药量即可确定具体主方。
如甘草用量 g即甘草泻心汤否則半夏泻心汤。
式（9）～式（0）旨将案例药物与主方药物进行二者补集运算对应案例所用主方原方药物以集合运算即可主方基础上出增加或除药物即（主方基础上增加药物）与K（主方除药物）。
式（）～式（3）旨根据加减药物想出其对应功用与禁忌以作该医案主方加减原因。
如生牡蛎主方所加药物则输出平肝潜阳、镇静安神、收敛固涩等故推断出患者可能有心烦易急、惊悸失眠、眩晕耳鸣等症状。
综上其智能推理框架可分析方剂使用及药物加减思路除用药频次等数理统计外提供对单医案方法与思路。
5 结语知识图谱是近年领域出现新兴技术用可视化技术描述知识及其体挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及其相系学科研究提供直观参考。
研究基方知识图谱使用图数据管理系统提供r询语言进行图模式设计。
研究方案仅依据医以方测证进行医案分析初步设计使知识图谱检更契合人类认知结构和思维模式但仍存些问题亟待。
如方剂临证加减药物与基础方剂药物是否有交作用;增加药物根据药物身功效还是根据某处方药对;减原方某味药物是与药物身禁忌相关还是与增加药物有某种交作用（如相杀关系）等。
上述问题有待通进步析医临证用药思维模式完善图设计“三元组”要素关系等加以从而使知识图谱更加契合医临床辨证论治要。
参考献[] 李宇航《伤寒论》用药剂量与配伍比例研究[]北京人民卫生出版社05[] 李新龙刘岩何丽云等知识图谱研究概况及其医药领域应用[]国医药信息杂志07（7）93[3] 彤李敬华琦等医养生知识图谱构建与应用[]国数医学07（）666[] 杨秦曾莉李林医外科关疮疡研究知识图谱分析[]南京医药学学报08（6）535537[5] GL rg Klg Grg rg[BL] （0056）[08070]袁磊张浩陈静等基体化知识模型知识库构建模式研究[]计算机工程与应用00（30）6680[8] 张德政谢永红李曼等基体医知识图谱构建[]情报工程073（）35[9] 印世海概念拓扑化论[]外国语（上海外国语学学报）0 35（5）653[0] 肖庆都屈亮亮侯霞基图数据库课程体系知识图谱系统设計与实现[]电脑知识与技术03379[] 程耀东赵建昌徐军图形数据库应用技术研究[]图学学报 0067（）38[3] 马帅李佳刘旭东等图询社会计算代新型[]国计算机学会通讯08（）63[] 贾李蓉刘静彤等医药知识图谱构建[]医学信息学杂志 0536（8）553[5] 李秀玲张树生黄瑞等基工艺知识图谱异构模型结构化建模方法[]计算机辅助设计与图形学学报0830（7）36[6] G L lg vl 0 G rg r r lg[R] KL005 r Klg Lbrr l Rr00（收稿日期08088）（修回日期0806;编辑向宇雁） 相关热词 图谱医模式