通过时间知识图谱和医学本体预测未来疾病

预测未来疾病:时间知识图谱和医学本体的融合 电子健康记录(Electronic Health Records,EHRs)是现代医疗机构不可或缺的工具。它们记录了患者的详细健康历史,包含人口统计数据、药物、实验室结果和治疗计划。这些数据不仅可以改善医疗服务之间的衔接和协调,还能帮助医疗提供者发现健康趋势并做出数据驱动的决策,从而提高患者的整体护理质量。然而,EHRs中存储的大部分数据是非结构化的,特别是由临床医生撰写的描述患者健康状况的自由文本数据,这给信息提取和有效利用带来了巨大的挑战。 为了应对这一挑战,许多研究尝试通过自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术从非结构化数据中提取相关信息并将其链接到医学本体。最近的研究中,知识图谱(Knowledg...