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淺談中醫藥語義網的智應用研究論文
在各領域中，大家一定都接觸過論文吧，論文是對某些學術問題進行研究的手段。寫起論文來就毫無頭緒？下面是小編收集整理的淺談中醫藥語義網的智應用研究論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
1.語義網技術概述
新興的語義網(Semantic Web)技術能實現各種數據資源的互聯互通和全球共享，支持機器推理、知識發現和智能問答等智能方法，為實現中醫藥領域的智能系統提供了理想的基礎設施。語義網對萬維網(World Wide Web)的架構進行了系統性的擴展，使其支持結構性數據的發表、共享和關聯，從而提升萬維網的有序性和智能性。語義網將是一個機器可理解、人與機器共享的智能信息空間。
近年來，人們已開始利用語義網技術，在萬維網上發表開放性的數據集，逐漸形成了一個相互連通的巨型數據集，被稱為“關聯數據”(Linked Data)。其核心特征是通過語義鏈接(Semantic Link)將數據集互聯起來。語義鏈接能明確表達不同領域的概念之間的關聯關系，輔助用戶對各種數據進行便捷的瀏覽和分析，在不同的數據集之間進行連貫的跳轉。
關聯數據將催生出能在互聯網上進行瀏覽、編輯和互動的機器，它們被稱為“智能代理”(IntelligentAgent )。智能代理將在人類主人的指令下，代表主人在語義網上活動，輔助主人解決各種問題。它們能夠根據主人預設的命令、偏好和約束，搜尋相關的信息資源，揭示各種事物之間錯綜復雜的關系，發現有意義的模式和規則。近年來基礎科學的進展，尤其是描述邏輯和推理等領域的突破，使得在萬維網上實現智能代理成為可能。語義網和智能代理將在機器推理、智能問答、信息抽取和知識發現等智能應用中發揮核心作用。
2.中醫藥智能系統的應用背景
循證醫學的理念是在醫療保健的決策中，以有意識、明確、嚴謹的方式使用現有的最佳證據，循證保健服務的成功倚重于最佳證據的可及性。近年來，在互聯網上出現了UpToDate,DynaMed,EssentialEvidence Plus、MD Consult、Clinical Evidence等一系列醫學信息資源，它們能為醫學決策提供醫學知識和證據支持，在循證醫學的實施和發展中發揮了重要的作用。
Haynes RB于2006年提出了一種用于對循證醫學服務進行分類的“5S”模型，它包括研究、綜述、摘要、總結、系統等5個層次。其中，處于最高層次的“系統”，是指能對應用情景做出判斷，按需提供知識服務，以支持臨床決策的智能系統。這類系統能夠將個體患者信息與相關研究的最佳證據相結合，根據患者的特征和具體情況，自動鏈接至相關的最佳證據，并提醒或告知醫護人員治療的關鍵所在。這些智能系統在后臺需要知識庫、推理機(即規則引擎)和知識發現等智能方法的支持。
在中醫領域推廣循證醫學的理念，也同樣需要智能系統的支持。中醫學者從20世紀70年代就開始嘗試將名老中醫的臨床經驗表示為計算機程序，從而使計算機具備專家水平的診治能力。在中醫診療技術現代化的背景下，研發智能化輔助診療系統成為中醫藥信息化建設的熱點。如何通過計算機來模擬中醫的思維過程，目前仍是中醫知識工程研究的一個核心問題。中醫專家頭腦中的隱性知識在中醫臨床診療中起到了關鍵性的指導作用。為模擬中醫思維，首先需要將中醫頭腦中的知識轉換為計算機能夠管理和處理的數據。也就是說，需要建立數字化的中醫藥領域知識模型，進而實現輔助中醫診療的智能系統。
3.中醫藥語義網的智能應用
語義網技術為構建中醫藥智能系統提供了潛在的解決方案。為構建面向中醫藥領域的語義網基礎設施，首先需要構建中醫藥領域本體，繼而整合中醫藥領域知識和數據資源。在中醫藥語義網的基礎上，可通過機器實現知識推理以模擬中醫思維的過程，挖掘中醫醫案中的知識，構建中醫臨床智能系統，從而支持中醫科學研究和臨床決策。
3.1構建中醫藥領域本體是發展中醫藥語義網的前提
本體(Ontology)是構建語義網的基石。本體是針對某個領域的概念體系的精確規范，用以明確概念的定義以及概念之間的語義關系�？赏ㄟ^本體技術將領域知識表示成計算機可讀寫、可處理的知識模型。本體可通過萬維網在領域團體中共享，為語義網提供標準術語，使得語義網上的數據具有規范的表達方式，便于數據資源的互聯、共享與重用。因此，發展中醫藥語義網的前提是構建中醫藥領域本體。
近年來，本體技術被用于病因、病機、臟腑、證候、中藥、方劑、療法、養生等諸多領域，本體建模的對象涉及陰陽五行、辨證論治、方劑配伍等各種理論學說。其中的一個典型應用是中醫證候本體。中醫證候是中醫辨證論治思維的基礎，是中醫內科學的核心內容。中醫證候知識建模，是研發中醫臨床知識庫和決策支持系統的基礎�？赏ㄟ^構建證候本體，梳理中醫證候的概念體系，對證候進行系統分類，準確表達證候的含義和特征。
證候本體的重點之一是梳理證候及其相關概念之間的語義關系，包括等價關系、從屬關系、包含關系、相關關系等。
(1)等價關系：在中醫藥領域，某些不同的術語實質上指稱同一事物。這些等價關系對中醫專家而言是簡單的常識，但對計算機是陌生的。領域本體能完整列舉概念之間的等價關系，有助于計算機實現不同知識源的整合，改進知識發現等應用的效果。
(2)從屬關系：證候之間的從屬關系用于建立證候的分類體系。本體將證候定義為類型，將證候之間的從屬關系表示為父子類關系。本體將某證候相關的癥狀集合定義為它的等價類，使子證候相關的癥狀集合能自動繼承父證候的相關癥狀集合。
(3)包含關系：中醫證候之間存在著包含關系。例如，證候“肺腎陰虛證”意味著兩個證候“肺陰虛證”和“腎陰虛證”同時發生。在本體中，可將證候“肺腎陰虛證”表示為“肺陰虛證”和“腎陰虛證”的并集，從而幫助計算機識別這種包含關系。
(4)相關關系：中醫證候與疾病、癥狀、中藥、方劑、出處等概念之間存在錯綜復雜的相關關系。例如，“證候”與“中藥”存在“被治療”關系。本體中定義了“現象表達”“組成”“治療”等一組典型的語義關系，對概念之間的相關關系進行系統性梳理與規范化表達。
采用本體建模方法，可對證候層次結構、證候特征以及證候加減等復雜情況進行清晰表達，建立以語義網絡為主體框架的中醫證候知識體系。實踐證明，本體為中醫藥領域復雜知識建模提供了有效的手段。構建中醫藥本體，有助于對中醫藥理論知識進行辨認、梳理、澄清和永久保存，還能支持機器實現知識推理并模擬中醫思維過程。
3.2整合中醫藥領域知識和數據資源
為實現智能應用系統，需要計算機掌握盡可能豐富、全面的領域知識和數據資源。經過多年的中醫藥信息化建設，已積累了豐富的中醫藥數據資源，但這些資源也存在著獨立封閉、零散分布、異質異構等問題，缺乏有效的整合，阻礙了知識的共享以及智能應用的發展。
可通過語義網的標準格式表示中醫藥數據，實現中醫藥數據資源的網上發布，以及中西醫領域的數據互聯。Chen H.等mu采用這一技術策略，建成了一個大型的數據集成系統，內容覆蓋中醫疾病、中藥、方劑、針灸等幾乎所有的中醫藥門類，面向中醫團體提供豐富的知識內容和強大的檢索功能。
又如，“開放性中藥關聯數據(LODD)”是一個大型的國際合作項目，它旨在利用語義網技術框架，整合醫藥學數據資源，加速新藥研發的進程。LODD已將大量中醫藥知識發布在互聯網上，其中記錄了草藥的知識(如化學成分、療效等)，以及疾病、基因、草藥之間的關聯關系。LODD能輔助研究人員找出能夠治療某種疾病的草藥，理解草藥的性質和療效，支持中藥新藥研發等應用。
上述工作表明，語義網具有強大的數據集成能力，能有效解決中醫藥領域的“數據孤島”問題，建立中西醫之間的知識關聯，為構建中醫藥智能系統，實現知識服務模式創新提供有力的技術支持。
3.3從海量醫案數據中發現知識
中醫醫案記載了中醫名家的寶貴經驗，蘊含著豐富的中醫臨床知識。中醫醫案是分析中醫臨床用藥規律的重要依據，極具研究價值和臨床指導作用�？蓮闹嗅t專業期刊等各類文獻中抽取醫案，或通過臨床數據采集系統對醫案進行實時采集，從而構建中醫醫案數據庫。通過使用科學的數據采集方法，并建立嚴格的數據審校制度，能夠保證中醫醫案數據的準確性和可信性。大規模、高質量的中醫醫案數據，為知識發現提供了可靠的知識來源。
中醫醫案是中醫經驗性知識的核心載體，記載了癥狀、疾病、證候以及臨床用藥等關鍵信息。通過大量醫案的聯合分析，往往能夠揭示出各種臨床現象之間的相關關系，以及中醫專家的用藥模式。但中醫醫案一般通過自由文本描述，臨床信息的表述方式非常復雜，無法被常規的數據挖掘方法直接處理，這嚴重影響了醫案知識發現的效果。因此，需要通過文本信息抽取方法，從醫案中抽取關鍵性的特征信息，實現醫案數據的結構化。
本體對領域術語進行了系統梳理和準確表達，提供文本挖掘所需的背景知識(如同義詞、詞匯語義類型等)。本體可被用于處理醫案用語的復雜性，因此能在醫案信息抽取發揮關鍵作用。可通過基于本體的文本挖掘方法，從中醫文獻中提取結構化、語義化的醫案知識，以提升中醫醫案結構化加工的效率。
通過語義網技術，可以將分布于各種文獻的醫案知識集成在一起，構成中醫臨床事實的陳述集合。進而實現醫案知識與相關中醫藥知識庫的關聯，將中醫文獻中的“知識碎片”拼接組合起來，整理和完善中醫藥領域知識體系。接下來，采用頻繁模式、關聯規則等方法，從醫案知識中發現潛在的、具有啟發性的知識。醫案挖掘所得到的知識以及機器推理所得到的規則，可被存入中醫藥領域知識庫中加以保存。
總之，經過醫案知識提取、知識組合和知識發現等環節，可將中醫文獻資源轉換為智能醫案。智能醫案以及中醫藥領域知識庫中的知識，可被導入推理機中以輔助醫療決策，或通過知識服務平臺進行檢索和瀏覽。
3.4構建中醫臨床智能系統
面向中醫臨床實踐的智能系統，旨在支持中醫臨
床決策，促進循證醫學在中醫藥領域的推廣和實施。中醫辨證是中醫臨床思維的核心環節，它是根據患者的一組可識別的病理特征(如癥狀、體征等)來判斷證候的過程。中醫辨證依靠的是中醫藥基礎知識與臨床經驗的結合。與之對應，需要將計算機知識模型與海量臨床數據相結合，以支持智能系統的實現。
中醫臨床智能系統是建立在臨床知識庫之上的應用，它的后臺是一個規則引擎。該系統以臨床知識庫和海量臨床數據作為知識來源，通過數據挖掘方法來發現醫學證據和規則，對醫學證據、指南和規則進行表示和管理，支持專家對知識的瀏覽和審查，并將醫學規則導入規則引擎中輔助醫療決策。
為構建中醫臨床智能系統，首先要實現海量臨床數據(如文獻、病例等)的語義集成，構成臨床事實的集合。繼而，建立臨床知識庫，對醫學語言、醫學概念系統、醫學證據、醫學指南和規則進行形式化表示、專家審查以及有效管理。臨床知識庫是與文獻和病例相獨立的知識服務，支持規則發現與規則推理，是決策支持系統的核心部件。接下來，基于臨床數據和知識庫，通過機器學習等方法實現規則的發現和驗證。最后，實現推理機(即規則引擎)，將醫學知識和事實導入推理機中，從而輔助醫療決策。
中醫臨床智能系統根據用戶輸入以及知識庫中定義的事實和規則，推理出包含證候、治法和方劑等內容的推薦性診療方案。該系統的交互模式為：用戶輸入一系列的癥狀和體征，并提交;系統將推出的方案呈現給用戶。系統將推理過程本身以圖形化、交互式的方式展示出來，使用戶了解機器推理的依據和過程，獲取更充分的信息，從而做出更可靠的決策。
4.小結
數千年來，中醫思想和知識體系更多的體現為中醫頭腦中的隱性知識。在循證醫學的背景下，中醫界開始注意將隱性知識轉換為醫案、指南和規則等形式的顯性知識，對醫學證據進行系統整理以支持臨床決策，并嘗試在臨床實踐中使用智能輔助系統。語義網為構建中醫藥領域本體和知識庫，實現面向中醫臨床的智能系統提供了基礎設施，在中醫藥領域具有廣闊的應用前景。在中醫藥語義網的基礎上，能對中醫藥領域的復雜知識進行建模、瀏覽和處理，實現中醫臨床智能系統以及中醫醫案知識發現等應用。這些智能應用能輔助中醫藥領域專家完成臨床決策和知識發現等任務，促進中醫藥知識資源的利用以及中醫科學研究的發展。
拓展閱讀
中醫藥應用、服食藥膳，必須懂得一些有關藥膳的基本知識。
藥膳所用的藥物是指中草藥，即天然的植物藥和少許動物藥、礦物藥，不是指西藥化學藥物。中草藥和動物藥中，不少是藥、食兩用的，即既是藥物，又可作食物，如生姜、大棗、蜂蜜、胡桃、海帶、熊掌等。藥膳所用食物指人們日常作為食品的谷、肉、果、菜，還包括不作為食品的那些部分，如谷物的根、莖、葉，肉類的骨、角、爪，果類的根、皮、殼、籽，菜類的花、籽等。雖然這些不常作為食品，但因其無毒，且屬于食物整體的一部分，所以仍然把它們當作食物看待。它們在一般情況下不作為食品，特殊情況下是可以作為食品充饑的。一般來說，食物的那些不常用做食品的部分，營養價值低于藥用價值。此外，單味食物，只要是用于治病，發揮其藥用方面的作用，也可稱之為藥膳。這類以單味食物防治疾病的藥膳，在民間極多，簡便有效，不可忽視。
藥膳的配伍原則是什么？藥膳所用的藥物既然是中草藥，當然配伍時就必須用中醫中藥理論作為指導。因此要自己創制藥膳方，必須具備堅實的中醫中藥知識，運用中醫的理論體系、中藥的配伍原則和方劑學的組方原則、方法制方。
一般讀者無須自己創制藥膳方，只需針對自己的病情，結合醫生診斷，選擇書中介紹的現成的藥膳服食即可。這里只告訴中醫藥工作者，藥膳方劑的組成原則與一般中醫組方原則是一樣的，也可根據病情進行加減，只是除了考慮藥物的性味功效外，還要懂得食物的性味功效。因為單純用藥物組成的方劑不叫藥膳，必須藥物與食物相配伍，才稱得上是藥膳（單味食物所制作的藥膳除外）。我們在書中特辟了專章介紹常用食物的性能，在配制藥膳方時，須注意所配食物的性能不能與藥物的性味相反，如辛熱的附子配甘涼的鴨子，清熱瀉火的生石膏配甘溫燥熱的狗肉。當然，食物中屬平性的居多，平性的食物配涼則涼，配熱則熱，隨藥物之性而轉變。也有全由食物配成的藥膳，就更須掌握食物的性能了。也許有人會問，全由食物組成的，怎能叫藥膳呢？是的，一般不叫藥膳，若它主要是用來防治疾病，而不是用來充饑或佐餐的，就可以叫做藥膳。因為有不少食物是藥食雜分，或身兼二任，既是藥，又是食，所以，可以叫做藥膳。
藥膳如何制作呢？這是要介紹的重點。藥膳之所以為“膳”，其涵義有二：
一是將藥物與食物相配伍制成膳食，所以“膳”有飲食之意;
二是指烹調，《周禮·天官·皰人》說：“春行羔豚膳膏香。”這里的“膳”就是指烹調。
所以要想將苦心的良藥變成可口的佳肴，必須講究烹調技藝。換言之，藥食與烹調技術相結合的產物就是藥膳，也就是將廚師的烹調技藝用于藥膳的制作。這就要求藥膳師具有兩套本領，既要懂得藥物的加工炮制，又要掌握烹調技術。藥膳中藥物的加工方法和每種藥膳的烹調方法，在后面介紹藥膳方劑中將作具體詳細的介紹，這里概略地談談制作藥膳的常用烹調技術。
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