(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 202211033163.0 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 常州桐树 生物科技有限公司 地址 213149 江苏省常州市 常州西太湖科 技产业园长扬路9号B2栋2 楼 (72)发明人 全雪萍　蔡微菁　严令华　习铖杭　 (74)专利代理 机构 上海元好知识产权代理有限 公司 31323 专利代理师 张双红　贾慧琴 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G16B 20/50(2019.01) G16B 50/30(2019.01) (54)发明名称 基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方 法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于精准医疗知识图谱 的隐藏关系计算方法和系统， 该方法包括： 获取 若干个医疗 数据实体； 确定若干个医疗数据实体 之间已有的实体 关系； 根据若干个医疗数据实体 和各个医疗数据实体之间 已有的实体关系建立 实体三元组， 并基于实体三元组建立知识图谱； 从知识图谱中选取待确定隐藏关系的第一医疗 数据实体和第二医疗数据实体； 根据预测实体关 联算法计算第一医疗数据实体和第二医疗数据 实体之间的实体 关联度， 以便根据实体 关联度确 定第一医疗数据实体和第二医疗数据实体之间 的关联状况。 本发明能够挖掘各医疗 数据实体 之 间的隐藏关系， 为精准医疗提供便利。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115408537 A 2022.11.29 CN 115408537 A 1.一种基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1： 获取若干个医疗数据实体； 步骤S2： 确定若干个所述医疗数据实体之间已有的实体关系； 步骤S3： 根据若干个所述医疗数据实体和各个 医疗数据实体之间已有的所述实体关系 建立实体三元组， 并基于所述实体三元组建立知识图谱； 步骤S4： 从所述知识图谱中选取待确定隐藏关系的第 一医疗数据实体和第 二医疗数据 实体； 步骤S5： 根据 预测实体关联算法计算所述第 一医疗数据实体和所述第 二医疗数据实体 之间的实体关联度， 以便根据所述实体关联度确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗 数据实体之间的关联状况。 2.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 所述 步骤S5中， 根据预测实体关联算法计算所述第一医疗数据实体和所述第二医疗 数据实体之 间的实体关联度的步骤 包括： 步骤S51： 分别确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体的所有相邻医疗 数据实体； 步骤S52： 确定所述第一医疗数据实体的所有相邻 医疗数据实体和所述第二医疗数据 实体的所有相邻医疗数据实体之间的所有公共医疗数据实体； 步骤S53： 确定每一所述公共医疗数据实体的邻居实体数量， 并计算得到相应的关联 值； 步骤S54： 将所有公共医疗数据实体所对应计算得到的所述关联值进行累加得到所述 第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之间的实体关联度。 3.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 所述 步骤S5中， 根据所述 实体关联度确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之间 的关联状况的步骤 包括： 将所述实体关联度与 预设关联阈值进行比较， 并在所述实体关联度大于所述预设关联 阈值时， 确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之间存在隐藏关系。 4.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 所述 医疗数据实体包括基因、 变异、 疾病 、 药物、 临床试验中的至少两种。 5.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 所述 实体关系包括： 基因与变异间的突变关系、 基因与疾病间的生物标志物关系、 药物与基因间 的靶标关系、 药物与疾病间的适应症关系、 变异与疾病间的致病关系、 变异与药物间的敏感 关系、 临床试验与基因的靶标关系、 临床试验与变异间的靶标关系、 临床试验与药物间的试 验药物关系和临床试验与疾病的试验 疾病关系中的至少一种。 6.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 所述 方法还包括： 在确定所述第 一医疗数据实体和所述第 二医疗数据实体之间的关联状况之后， 将相应 的隐藏关系更新至所述知识图谱中。 7.如权利要求1所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算方法， 其特征在于， 按照 如下公式计算所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之间的实体关联度：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115408537 A 2式中， x表示第一 医疗数据实体， y表示第二 医疗数据实体， A(x,y)表示第一 医疗数据实 体和第二医疗 数据实体间的实体关联度， N(u)表示医疗数据实体u的所有相 邻实体的集合， u∈N(x)∩N(y)表示x的所有相邻实体的集合与y的所有相邻实体的集合的交集， log|N(u)| 表示u的相邻实体数量取l og值。 8.一种基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取若干个医疗数据实体； 确定模块， 与所述获取模块连接， 所述确定模块用于确定若干个所述医疗数据实体之 间已有的实体关系； 建立模块， 分别与所述获取模块和所述确定模块连接， 所述建立模块用于根据若干个 所述医疗数据实体和各个医疗数据实体之 间已有的所述 实体关系建立实体三元组， 并基于 所述实体三元组建立知识图谱； 选取模块， 与所述建立模块连接， 所述选取模块用于从所述知识图谱中选取待确定隐 藏关系的第一医疗数据实体和第二医疗数据实体； 运算模块， 分别与所述建立模块和所述选取模块连接， 所述运算模块用于根据预测实 体关联算法计算所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之 间的实体关联度， 以便 根据所述实体关联度确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之间的关联状 况。 9.如权利要求8所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算系统， 其特征在于， 所述 确定模块还用于： 分别确定所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体的所有相邻医疗数据实体； 确定所述第一医疗数据实体的所有相邻医疗数据实体和所述第二医疗数据实体的所 有相邻医疗数据实体之间的所有公共医疗数据实体； 确定每一所述公共医疗数据实体的邻居实体数量。 10.如权利要求9所述的基于精准医疗知识图谱的隐藏关系计算系统， 其特征在于， 所 述运算模块还用于： 根据每一所述公共医疗数据实体的邻居实体数量， 计算得到相应的关联值； 将所有公共医疗数据实体所对应计算得到的所述关联值进行累加得到所述第一医疗 数据实体和所述第二医疗数据实体之间的实体关联度； 将所述实体关联度与 预设关联阈值进行比较运算， 且在所述实体关联度 大于所述预设 关联阈值时， 输出所述第一医疗数据实体和所述第二医疗数据实体之 间存在隐藏关系的结 果信息。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115408537 A 3