(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210237471.9 (22)申请日 2022.03.11 (71)申请人 青岛百洋智能科技股份有限公司 地址 266000 山东省青岛市 市北区开封路 88号1号楼 201室 (72)发明人 杨斌　李琴　马婷婷　许宏伟　 宋黎晓　 (74)专利代理 机构 北京隆达恒晟知识产权代理 有限公司 1 1899 专利代理师 杨青 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G16H 50/20(2018.01) (54)发明名称 多病种多指南临床辅助决策支持系统的知 识图谱构建及应用方法 (57)摘要 本申请针对目前医疗领域中缺乏针对肿瘤 疾病知识图谱的现状， 提出了一种可以应用在多 病种多指南临床辅助决策支持系统中的肿瘤知 识图谱， 针对肿瘤疾病的特殊性和 复杂性， 分别 建立肿瘤指标本体模型、 肿瘤治疗方案模型、 肿 瘤药物及不良反应模型和肿瘤 治疗规则模型， 将 上述四个模 型进行集成， 通过上述四个模型的联 动， 为肿瘤疾病的辅助决策提供知识来源和辅助 判断， 帮助用户快速做出决策。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114722213 A 2022.07.08 CN 114722213 A 1.一种多病种多指南临床辅助决策支持系统的知识图谱构建方法， 其特征在于， 包括 如下步骤： S01、 设计肿瘤知识图谱架构， 包括肿瘤指标本体模型、 肿瘤治疗方案模型、 肿瘤药物及 不良反应模型、 肿瘤治疗规则模型； S02、 采集多指南中不同肿瘤疾病的相关知识， 经过融合、 去重操作后， 按照S01设计的 肿瘤知识图谱架构建立肿瘤 知识图谱， 并采用图数据库存 储所述肿瘤 知识图谱； S03、 对S02建立的肿瘤知识图谱进行准确性校验， 包括实体校验、 属性校验、 关系校验、 拼写校验； S04、 肿瘤 知识图谱的查询接口开发与部署。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述肿瘤指标本体模型的建立过程包括如 下步骤： 步骤1、 从指南中提取不同肿瘤疾病类型的指标以及指标之间的逻辑关系； 步骤2、 建立肿瘤指标之间的推导 规则； 步骤3、 建立肿瘤疾病通用的多层级树状指标 结构和指标属性； 步骤4、 对从多指南中采集的指标进行 标准化处理， 映射到标准 术语； 步骤5、 建立指标与指标 结构的连接关系。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述肿瘤治疗方案模型的建立过程包括如 下步骤： 步骤1、 提取多指南中肿瘤治疗方案的结构化文件； 步骤2、 提取治疗方案中的药物实体， 建立 “治疗方案 ‑药物‑药物用量 ”三元组关系； 步骤3、 建立 “治疗条件 ”实体， 对应于每一项治疗方案在不同指南中出现的记录， 包括 药物治疗方案名称、 来源指南、 所有适用的治疗阶段、 方案推荐等级； 步骤4、 建立非药物治疗方案结构， 包括治疗方式、 治疗部位以及治疗技 术。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述肿瘤药物及不良反应模型的建立过程 包括如下步骤： 步骤1、 从多肿瘤治疗指南以及药品 网站中提取肿瘤治疗药物数据； 步骤2、 建立肿瘤疾病通用的多层级树状药物结构和药物属性； 步骤3、 对提取的药物名称进行 标准化处理， 映射到标准 术语； 步骤4、 提取不同药物的不良反应和防治方案； 步骤5、 建立药物、 药物类别、 不良反应和防治方案之间的关系。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述肿瘤治疗规则模型的建立过程包括如 下步骤： 步骤1、 获取肿瘤治疗规则， 每一条治疗规则包括肿瘤指标、 指标值和推理结论的组合； 步骤2、 建立 “治疗条件 ”实体， 对应于每一项治疗方案在不同指南中出现的记录， 包括 治疗规则名称、 来源指南、 治疗阶段、 规则推荐等级。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 肿瘤知识图谱的建立过程还包括如下步 骤： 步骤1、 建立肿瘤指标本体模型、 肿瘤治疗方案模型、 肿瘤药物及不良反应模型、 肿瘤治 疗规则模型之间的连接关系； 其中：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114722213 A 2肿瘤治疗规则模型通过肿瘤指标与肿瘤指标本体模型建立联系； 肿瘤治疗规则模型通过推理结论与肿瘤治疗方案模型建立联系； 肿瘤治疗方案模型通过治疗方案中包含的药物以及药物用量与肿瘤药物及不良反应 模型建立联系； 步骤2、 针对每一个模型开发并部署查询接口， 供用户查询； 其中： 步骤2.1、 接收用户输入的患者指标与指标值、 用药情况、 药物过 敏史； 步骤2.2、 在肿瘤治疗规则模型中进行肿瘤指标与指标值的匹配， 判断是否有对应的 “治疗条件 ”； 若有， 则进入步骤2.3， 若没有， 则进入步骤2.4； 步骤2.3、 根据输入的用药情况和药物过敏史对筛选出的 “治疗条件 ”进行二次筛选， 判 断是否有对应的 “治疗条件 ”； 若有， 将符合患者指标与指标值、 用药情况以及药物过敏 史的 “治疗条件 ”按照治疗规则对应的规则推荐等级排序返回给用户； 若没有， 则进入步骤2.4； 步骤2.4、 根据用户输入的患者指标， 在肿瘤指标本体模型中进行匹配， 得到包含该指 标名称的所有指标与指标结构； 根据用户输入的用药情况和药物过敏史， 在肿瘤治疗方案 模型中进行“治疗条件 ”匹配， 得到与患者用药情况对应的 “治疗条件 ”按照治疗规则对应的 规则推荐等级排序返回给用户。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 还包括肿瘤知识图谱的自我完善和知识更 新步骤： 自我完善步骤包括： 在步骤2.4结束后， 根据用户的确认结果， 将用户确认的 “治疗条 件”以及患者指标与指标值作为 一项新的“治疗条件 ”添加入肿瘤治疗规则模型中； 知识更新步骤包括： 按照预设时间间隔， 根据历史临床病历和多指南数据， 触发对肿瘤 指标本体模型、 肿瘤治疗方案模型、 肿瘤药物及不良反应模型、 肿瘤治疗规则模型的更新。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114722213 A 3