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    中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜構(gòu)建研究與實踐*

    2021-01-15 03:49:14彭斐靈韋昌法
    醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志 2020年12期
    關(guān)鍵詞:厥陰病證診斷學(xué)

    周 海 彭斐靈 韋昌法

    (湖南中醫(yī)藥大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 長沙 410208)

    1 引言

    中醫(yī)藥是中華民族的瑰寶,中醫(yī)認(rèn)識和治療疾病的基本原則是辨證論治,辨證知識是中醫(yī)診斷學(xué)的重要內(nèi)容。中醫(yī)智能輔助辨證是在中醫(yī)辨證論治規(guī)律的指導(dǎo)下建立辨證過程的智能輔助模型,通過人工智能程序?qū)颊卟∏橘Y料進(jìn)行綜合分析而得出辨證結(jié)果,輔助臨床決策[1-3]。知識圖譜是人工智能領(lǐng)域重要的支撐技術(shù),可將其應(yīng)用于中醫(yī)智能輔助辨證研究,進(jìn)行辨證知識表示與推理,以推動中醫(yī)智能輔助辨證應(yīng)用和發(fā)展。

    2 知識圖譜與中醫(yī)智能輔助辨證研究

    2.1 知識圖譜內(nèi)涵

    知識圖譜概念由谷歌公司于2012年正式提出,該公司為提高其搜索引擎查詢返回結(jié)果質(zhì)量,為用戶提供更加便捷的搜索體驗,建立基于知識圖譜技術(shù)的新型搜索功能[4-5]。知識圖譜最基本的組成要素是節(jié)點和邊,節(jié)點代表現(xiàn)實世界中的實體或概念,邊代表實體或概念之間的各種語義關(guān)系。知識圖譜為知識關(guān)聯(lián)、整合與分析提供理想的技術(shù)手段,其具有知識語義化、數(shù)據(jù)易關(guān)聯(lián)、結(jié)構(gòu)友好等優(yōu)點,已發(fā)展成為人工智能領(lǐng)域的重要支撐技術(shù),為智能輔助診療相關(guān)系統(tǒng)研發(fā)奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

    2.2 中醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用

    知識圖譜有助于解決中醫(yī)藥學(xué)知識在表示、共享和應(yīng)用等方面存在的問題,得到中醫(yī)藥科研工作者越來越多的關(guān)注。從本質(zhì)上來看,中醫(yī)藥知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,其以符號形式描述中醫(yī)藥領(lǐng)域中的實體或概念以及它們之間的相互關(guān)系,進(jìn)而以圖譜形式對該領(lǐng)域知識進(jìn)行可視化表示,支持知識關(guān)聯(lián)和擴(kuò)充,為中醫(yī)藥教學(xué)、科研和輔助診療等工作提供可靠且高效的知識服務(wù)[6]?;谥嗅t(yī)藥知識圖譜的中醫(yī)智能輔助辨證相關(guān)系統(tǒng)可對患者四診信息等資料進(jìn)行智能分析,為醫(yī)生提供智能輔助診斷支持,向醫(yī)生推薦治療方藥。此外借助知識圖譜的可視化功能,系統(tǒng)可以對輔助診斷和方藥推薦的推理過程與結(jié)果給出直觀解釋,便于醫(yī)生理解。

    2.3 相關(guān)研究

    目前已有研究者開展中醫(yī)藥知識圖譜相關(guān)研究工作,取得一些有意義的成果。但總體而言,中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識圖譜相關(guān)研究仍然較為滯后,需要進(jìn)一步深入。例如在中醫(yī)智能輔助診療領(lǐng)域,可研究開發(fā)基于知識圖譜的四診信息采集、診斷、處方用藥系統(tǒng),基于患者的四診信息等病情資料,借助中醫(yī)診斷知識圖譜,綜合運(yùn)用多種中醫(yī)辨證方法,進(jìn)行智能化辨證論治,進(jìn)而為醫(yī)生提供診療決策支持[7-10]。通過構(gòu)建中醫(yī)辨證知識圖譜來開展中醫(yī)智能輔助辨證研究尚未見報道,但這方面的研究很有意義,因此本文對中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜構(gòu)建進(jìn)行積極探索。

    3 中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜構(gòu)建及應(yīng)用

    3.1 知識梳理

    以《中醫(yī)診斷學(xué)》(全國中醫(yī)藥行業(yè)高等教育“十三五”規(guī)劃教材)中的辨證知識為基礎(chǔ)開展知識梳理工作,教材中將辨證方法分為3種:八綱、病性、病位辨證。其中八綱辨證又細(xì)分為表里、寒熱、虛實、陰陽辨證4種方法;病性辨證又細(xì)分為六淫、陰陽虛損、氣血、津液辨證4種方法,其中氣血辨證包括氣病、血病、氣血同病辨證3類;病位辨證又細(xì)分為臟腑、六經(jīng)、衛(wèi)氣營血、三焦辨證4種方法,其中臟腑辨證包括心與小腸病、肺與大腸病、脾與胃病、肝與膽病、腎與膀胱病、臟腑兼病辨證6類。根據(jù)教材中辨證知識內(nèi)容,筆者設(shè)計中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫包括3張數(shù)據(jù)表:辨證方法表、證的分類表和證表。

    3.2 知識圖譜結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建

    本文以本體作為知識圖譜表示的概念模型和邏輯基礎(chǔ),是一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)。本體結(jié)構(gòu)模型(Schema)構(gòu)建就是對本體框架的搭建,Schema是對本體結(jié)構(gòu)的一種定義。本體Schema構(gòu)建可分為4部分:類別(Class)、類別層次、對象屬性、語義關(guān)系的定義。本文構(gòu)建的是一個中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜,根據(jù)中醫(yī)診斷學(xué)教材中的辨證知識,首先定義最基本的3個大類,即辨證方法、證的分類和證。接著定義屬性:辨證方法類包括定義和英文名屬性,證的分類類包括定義和英文名屬性,證類包括別名、英文名、定義、證候表現(xiàn)、證候分析和辨證要點屬性。由此構(gòu)建的中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜Schema,見圖1。

    圖1 中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜Schema

    3.3 命名實體獲取

    依照本體Schema定義的基本元素來獲取相應(yīng)的辨證知識命名實體。在命名實體獲取環(huán)節(jié),本文依據(jù)的數(shù)據(jù)源以教材內(nèi)容為主,將教材中辨證知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為表格數(shù)據(jù),所獲取的3類實體數(shù)據(jù)情況為:辨證方法類數(shù)據(jù)15條、證的分類數(shù)據(jù)9條、證類數(shù)據(jù)147條。

    3.4 關(guān)系提取

    依照知識圖譜Schema定義的概念屬性、語義關(guān)系元素來獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)和相關(guān)實體的上下位關(guān)系。在關(guān)系獲取環(huán)節(jié),本文依據(jù)的數(shù)據(jù)源以教材內(nèi)容為主。以證類中的一個實體——血脫證為例來說明實體屬性的提取,提取出的屬性有:(1)血脫證——定義——指突然大量出血或長期反復(fù)出血,致使血液亡脫,以面色蒼白、心悸、脈微或芤為主要表現(xiàn)的證。(2)血脫證——別名——脫血證。(3)血脫證——英文名——syndrome of blood depletion。(4)血脫證——證候表現(xiàn)——面色蒼白,頭暈,眼花,心悸,舌淡或枯白,脈微或芤與血虛癥狀共見。(4)血脫證——證候分析——大量失血以致血液突然耗失,或因長期失血,諸如嘔血、咯血、便血、崩漏、外傷失血等;或血虛進(jìn)一步發(fā)展,導(dǎo)致血液亡脫。血液亡脫,脈絡(luò)空虛,不能榮潤舌、面,故面色蒼白,舌淡或枯白;血液亡失,心臟、清竅失養(yǎng),則見心悸,頭暈,眼花等癥,脈微或芤。血脫常伴隨氣脫、亡陽。(5)血脫證——辨證要點——有血液嚴(yán)重耗失的病史,面色蒼白、心悸、脈微或芤等癥狀共見。此外本文在中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜Schema中定義兩種語義關(guān)系:HasFenLei和HasZheng,前者表示包含分類關(guān)系,后者表示包含證關(guān)系。

    3.5 圖譜表示

    使用本體作為知識圖譜的概念模型、承載知識圖譜,采用網(wǎng)絡(luò)本體語言(Web Ontology Language,OWL)作為描述語言,OWL格式本體文件則根據(jù)已建立的辨證知識Schema構(gòu)建,使用本體編輯工具Protégé將數(shù)據(jù)生成OWL格式,具體步驟包括:建立類、數(shù)據(jù)屬性、對象屬性、實體及定義關(guān)系。例如在Protégé中建立的部分實體,見圖2,對實體“厥陰病證”在Protégé中建立的實體關(guān)系限定,見圖3。

    圖2 在Protégé中建立的部分實體

    圖3 在Protégé中建立的實體關(guān)系限定

    3.6 可視化

    在構(gòu)建中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜基礎(chǔ)上,利用工具Protégé和Graphviz進(jìn)行辨證知識可視化,清晰展示實體屬性與關(guān)系。以證實體“厥陰病證”為例,Protégé中“厥陰病證”實體關(guān)系限定包含“厥陰病證”語義關(guān)系(Object Property)與屬性關(guān)系(Data Property)。其中語義關(guān)系是針對“厥陰病證”與其他命名實體,利用Protégé將其語義關(guān)系圖形化顯示。其中“厥陰病證”與"Syndrome"之間的實線加箭頭表示“厥陰病證”的父類為"Syndrome",“厥陰病證”與“六經(jīng)辨證”間的虛線加箭頭表示其間存在語義關(guān)系,注釋文本中展示“厥陰病證”的關(guān)系聲明。借助Protégé本體可視化功能可詳細(xì)地呈現(xiàn)“厥陰病證”語義關(guān)系。

    3.7 中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜應(yīng)用

    實現(xiàn)中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識地圖Web服務(wù),提供便捷的中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識瀏覽服務(wù),主要功能包括:查看辨證知識結(jié)構(gòu)、辨證方法信息、證的基本信息及關(guān)系圖。

    4 結(jié)語

    本文探討了中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜構(gòu)建方法和過程,實現(xiàn)基于中醫(yī)診斷學(xué)辨證知識圖譜的辨證知識地圖Web服務(wù)。在利用知識圖譜技術(shù)開展中醫(yī)智能輔助辨證研究方面做出積極探索和有意義的嘗試,具有一定參考價值。

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