基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究（下）

五、基于医疗知识图谱的医疗知识图谱程序构建

5.1 数据层构建

5.1.1 数据源选择与获取

在构建基于医疗知识图谱的医疗知识图谱数据层时，数据源的选择与获取至关重要。数据源的质量和丰富度直接决定了知识图谱的可靠性和实用性。医学文献是重要的数据源之一，包括学术期刊论文、医学研究报告等。这些文献包含了大量经过科学验证的医学知识，如疾病的发病机制、诊断标准、治疗方法等。可以通过专业的医学文献数据库，如 PubMed、万方医学网等，获取相关文献。使用 PubMed 的 API，通过编写 Python 代码实现文献的批量下载和数据提取。以获取关于心脏病的研究文献为例，使用以下代码：

from Bio import Entrez

# 设置邮箱，用于Entrez API的使用

Entrez.email = "your_email@example.com"

# 搜索关于心脏病的文献

handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="heart disease")

record = Entrez.read(handle)

id_list = record["IdList"]

# 下载文献详细信息

handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=id_list, rettype="xml", retmode="text")

articles = Entrez.read(handle)

这段代码首先设置了 Entrez API 使用的邮箱，然后通过esearch函数在 PubMed 数据库中搜索关键词为 “heart disease” 的文献，获取到文献的 ID 列表。接着，使用efetch函数根据 ID 列表下载文献的详细信息，这里以 XML 格式获取，以便后续进行数据解析和提取。

病例记录也是不可或缺的数据源，它记录了患者的实际诊疗过程，包括症状表现、诊断结果、治疗方案及效果等。可以从医院的电子病历系统中获取病例数据，但需注意数据的隐私保护和合规性。在 Python 中，可以使用pandas库读取和处理病例数据。假设病例数据存储在一个 CSV 文件中，读取代码如下：

import pandas as pd

# 读取病例数据

case_data = pd.read_csv('hospital_cases.csv')

这段代码使用pandas的read_csv函数将 CSV 格式的病例数据文件读取为 DataFrame 对象，方便后续对数据进行清洗、分析和处理。

此外，医学数据库、医学指南等也是重要的数据源。医学数据库如 OMIM（Online Mendelian Inheritance in Man），提供了大量的人类基因和遗传疾病信息；医学指南则是由权威医学组织制定的标准化诊疗规范，为知识图谱提供了准确的诊断和治疗依据。获取这些数据源的数据，需要根据其提供的接口或下载方式进行相应的操作。对于一些开放的医学数据库，可以使用其提供的 API 进行数据获取；对于医学指南，可能需要从相关的医学网站或机构获取 PDF 文档，然后通过 OCR 技术或文本解析工具进行数据提取。

5.1.2 数据预处理

获取数据源后，需要对数据进行预处理，以提高数据质量，为后续的知识图谱构建提供可靠的数据基础。数据清洗是预处理的重要环节，主要用于去除数据中的噪声和错误信息。在病例数据中，可能存在记录不完整、格式错误或重复的记录。对于不完整的记录，可以根据数据的特点和业务需求进行处理。如果某条病例记录中关键的诊断信息缺失，可以考虑删除该记录；如果缺失的是一些次要信息，可以通过数据填充的方式进行处理。例如，使用pandas库删除包含缺失值的病例记录：

import pandas as pd

# 读取病例数据

case_data = pd.read_csv('hospital_cases.csv')

# 删除包含缺失值的记录

cleaned_case_data = case_data.dropna()

这段代码读取病例数据后，使用dropna方法删除了包含缺失值的记录，得到了相对干净的病例数据。对于格式错误的数据，如日期格式不一致、数值类型错误等，需要进行格式转换。若日期格式存在 “YYYY - MM - DD” 和 “MM/DD/YYYY” 两种形式，可以统一转换为 “YYYY - MM - DD” 格式。在 Python 中，可以使用pandas库的to_datetime函数进行日期格式转换：

# 将日期列转换为统一格式

cleaned_case_data['date_of_admission'] = pd.to_datetime(cleaned_case_data['date_of_admission'], errors='coerce')

这段代码将cleaned_case_data中的date_of_admission列转换为统一的日期格式，errors='coerce'参数表示在转换过程中遇到无法解析的日期值时，将其设置为NaN。

数据去重也是数据清洗的重要步骤，以避免重复数据对知识图谱构建的影响。在医学文献数据中，可能存在重复发表或内容相似的文献。可以通过计算文献的哈希值或比较文献的关键信息（如标题、作者、摘要等）来识别重复文献，并进行删除。使用pandas库对文献数据进行去重：

import pandas as pd

# 读取文献数据

literature_data = pd.read_csv('medical_literature.csv')

# 根据标题和作者去重

unique_literature_data = literature_data.drop_duplicates(subset=['title', 'authors'])

这段代码读取文献数据后，使用drop_duplicates方法根据title和authors列对文献数据进行去重，确保每篇文献的唯一性。

数据标准化是为了使不同来源的数据具有统一的格式和规范，便于后续的处理和分析。在医学数据中，疾病名称、症状描述、药物名称等可能存在多种表达方式。对于疾病名称，可以使用统一的医学术语表，如国际疾病分类（ICD）编码系统，将各种疾病名称映射到标准的编码。在 Python 中，可以通过创建字典映射的方式进行疾病名称的标准化：

# 疾病名称映射字典
disease_mapping = {
    '心脏病': 'I00 - I99',
    '高血压': 'I10 - I15',
    '糖尿病': 'E10 - E14'
}
# 对病例数据中的疾病名称进行标准化
cleaned_case_data['standardized_disease'] = cleaned_case_data['disease_name'].map(disease_mapping)

这段代码创建了一个疾病名称映射字典disease_mapping，将常见的疾病名称映射到对应的 ICD 编码范围。然后，使用map方法将cleaned_case_data中的disease_name列映射为标准化的疾病编码列standardized_disease。对于药物名称，可以参考统一的药物数据库，如 RxNorm，进行标准化处理，确保药物名称的一致性和准确性。通过这些数据预处理步骤，可以有效提高数据的质量和可用性，为构建高质量的医疗知识图谱奠定坚实的基础。

5.1.3 知识图谱数据存储

在完成数据预处理后，需要选择合适的方式存储知识图谱数据。图数据库是存储医疗知识图谱数据的理想选择，其中 RDF（Resource Description Framework）是一种常用的知识图谱表示和存储格式。RDF 以三元组（Subject, Predicate, Object）的形式表示知识，例如（“感冒”，“具有症状”，“咳嗽”），这种表示方式能够清晰地表达实体之间的关系。在 Python 中，可以使用rdflib库来处理 RDF 数据并进行存储。首先，创建一个 RDF 图对象：

from rdflib import Graph
# 创建RDF图对象
g = Graph()

然后，将预处理后的数据转换为 RDF 三元组并添加到图中。假设我们有关于疾病和症状关系的数据，将其转换为 RDF 三元组并添加到图中的代码如下：

from rdflib import Namespace, Literal

# 定义命名空间

ns = Namespace("http://example.com/medical#")

# 疾病和症状关系数据

disease_symptom_data = [

    ("感冒", "咳嗽"),

    ("感冒", "发热"),

    ("肺炎", "咳嗽"),

    ("肺炎", "呼吸困难")

]

# 将数据转换为RDF三元组并添加到图中

for disease, symptom in disease_symptom_data:

    subject = ns[disease]

    predicate = ns['具有症状']

    obj = Literal(symptom)

    g.add((subject, predicate, obj))

在这段代码中，首先定义了一个命名空间ns，用于标识知识图谱中的实体和关系。然后，创建了一个包含疾病和症状关系的数据列表disease_symptom_data。通过遍历这个列表，将每个疾病和症状的关系转换为 RDF 三元组，其中subject表示疾病实体，predicate表示关系，obj表示症状实体。使用g.add方法将这些三元组添加到 RDF 图g中。

为了持久化存储 RDF 图，可以将其保存为文件。rdflib库支持多种文件格式，如 RDF/XML、Turtle 等。将 RDF 图保存为 Turtle 格式的文件：

# 将RDF图保存为Turtle格式文件

g.serialize(destination='medical_knowledge_graph.ttl', format='turtle')

这段代码使用serialize方法将 RDF 图g保存为名为medical_knowledge_graph.ttl的 Turtle 格式文件。在需要时，可以通过读取这个文件重新加载 RDF 图，进行后续的查询、推理和分析等操作。通过使用 RDF 格式和rdflib库进行知识图谱数据存储，能够有效地组织和管理医疗知识，为实现智能医疗诊断支持系统提供稳定的数据基础。

5.2 模型层构建

5.2.1 机器学习模型选择与训练

在构建智能医疗诊断支持系统的模型层时，机器学习模型的选择和训练至关重要。随机森林模型作为一种强大的集成学习算法，因其高准确率和鲁棒性，在疾病预测领域得到了广泛应用。随机森林通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行综合&#x

原文地址：https://blog.csdn.net/kkiron/article/details/145257074

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