本文轉載自公眾號：PKU自然語言處理前沿。

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近日，由北京大學互聯網信息工程研發中心（CIRE）開發的英語醫學知識圖譜英文抗生素藥物醫學知識圖譜IASO1.0發布，面向公眾正式開放試用。IASO是利用自然語言處理與文本挖掘技術，基于大規模醫學文本數據，以人機結合的方式研發的英文藥物醫學知識圖譜。

IASO知識圖譜基于DO，IDO，NCBI，HPO和DrugBank等數據庫，以及在線百科，權威醫學文獻等高質量醫學數據資源構建而成的。涵蓋507種傳染病及其治療方法，332個不同的感染部位，936種系統相關癥狀，371種并發癥，838,407種細菌，341種抗生素及其介紹，1,504對抗生素和細菌之間的反應速率（抗菌譜），431對藥物相互作用關系，以及86對抗生素特異性群體的禁忌關系。

基于藥物醫學知識圖譜IASO，課題組還進行了藥物開發中的關鍵一環——藥物相似性計算的相關探索，包括研究抗生素與其副作用之間的關系和探討NDF-RT藥物基本藥理學特性的作用機制等。為驗證基于IASO的藥物相似性計算的準確性，我們邀請至少3名醫生對1326對最常用的抗生素進行了標注，其范圍為[0,1]。每位醫生所給評分與平均評分之間的Pearson系數范圍為0.827至0.864， Spearman系數范圍為0.792至0.888，均證明了醫生評估的可靠性。

課題組未來還將不斷添加更多的醫學實體及其層次化類別信息，繼續迭代更新完善知識圖譜，歡迎大家多提寶貴意見！在未來的工作中，我們將致力于建立大規模、高質量的中文/英文醫學知識圖譜，為智能醫學奠定專業知識基礎。

附1：IASO 1.0鏈接：?

http://www.iasokg.com/

附2：IASO藥物知識圖譜和藥物相似性數據標注下載：

http://www.iasokg.com/dataDownload#dataSet

歡迎大家試用并提出寶貴意見！IASO僅供學術研究使用，不做商業用途。

研發者團隊

北京大學互聯網信息工程研發中心（CIRE）：雷凱副教授、沈穎助理研究員、研究生袁凱琦、溫德斯、張麗珠、陳道源、鄧揚、戴競超、黃濟樂。

雷凱

1998年畢業于北京大學計算機系，獲學士學位；1999年畢業于美國哥倫比亞大學計算機系，獲碩士學位；2015年畢業于北京大學計算機系統結構專業，獲博士學位?，F為北京大學深圳研究生院信息工程學院副教授。

沈穎

2011年7月獲歐盟Erasmus Muduns自然語言處理（英國/法國）雙碩士學位。2015年7月獲法國巴黎第十大學醫學信息學博士。2017年9月于北京大學深圳研究生院繼續科研工作。主要研究方向包括醫學信息學，自然語言處理，數據挖掘，機器學習，人工智能等。

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數據的開放與互聯，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

點擊閱讀原文，進入 OpenKG 博客。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的领域应用 | ​英文抗生素药物医学知识图谱 IASO1.0 版发布 线上试用正式启动的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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