Resumen

Los grafos de conocimiento pueden analizar y construir eficazmente las características esenciales de los datos. En la actualidad, los estudiosos han propuesto muchos modelos de grafos de conocimiento desde diferentes perspectivas, especialmente en el campo médico, pero todavía hay relativamente pocos estudios sobre enfermedades cerebrovasculares que utilicen grafos de conocimiento médico. Por lo tanto, este artículo creará un modelo de grafos de conocimiento médico para el ictus. En primer lugar, se construyen un diccionario de enfermedades cerebrovasculares y una base de datos ontológica a partir de conjuntos de términos médicos estándar internacionales y datos de sitios web de crowdsourcing basados en extracción semiautomática. En segundo lugar, los datos externos se vinculan a los nodos del grafo de conocimiento existente a través de las medidas de similitud de entidades y la representación del conocimiento se realiza mediante el modelo de grafo de conocimiento incrustado. En tercer lugar, la estructura del grafo de conocimiento establecido se modifica continuamente mediante la actualización iterativa. Por último, en la parte experimental, el grafo de conocimiento médico de ictus propuesto se aplica a los datos de ictus reales y se compara el rendimiento del enfoque de grafo de conocimiento propuesto en la serie de modelos Trans ∗.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:grafo de conocimiento, conjuntos de términos médicos estándar internacionales, muchos modelos de grafo de conocimiento, modelo de grafo de conocimiento médico, modelos Trans ∗, medidas de similitud de entidades, enfoque de grafo de conocimiento, grafo de conocimiento médico, grafos de conocimiento médico, datos reales de ictus
• Keywords:knowledge graph, international standard medical term sets, many knowledge graph models, medical knowledge graph model, Trans ∗ models, entity similarity measures, knowledge graph approach, medical knowledge graph, medical knowledge graphs, real stroke data