因為碩士研究方向是基于知識圖譜的中文醫學問答系統，所以調研了下現有的生物醫學(BioMedical)和醫學(Medical)知識庫。

首先需要對上述兩個概念做個區分，從我的理解來看，生物醫學更加微觀，偏向于蛋白質/基因等各種化學物質，面向的是藥物假設發現、疾病和基因的關聯性等研究性質課題。而醫學則更宏觀，主要面向疾病、藥物、表征、治療方案等概念及他們間的關系，更適合面向智能問答、醫療助理等應用。由于現有的中文及英文醫學知識圖譜不多，所以一概而論地進行一下梳理。

首先是一些中文醫學的知識圖譜

中文醫學知識圖譜 CMKG

• 該知識庫是中科院軟件所的劉煥勇老師的工作。
• 來源：尋醫問藥網上規范的半結構化醫學知識
• 規模：包括8807種疾病、3828種藥物、5998種癥狀、3300種檢查方法等7類實體、10類關系、10種疾病相關屬性，共3萬余實體、30余萬條關系。數據和搭建方式完全開源，比較適合用來使用
• github

中文醫學知識圖譜 CMeKG

• 該知識圖譜是北大、鄭大和鵬程實驗室的聯合工作
• 來源：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中文醫學知識圖譜
• 規模：包含11076種疾病，18471藥物，14794癥狀，3546診療技術等相關知識，150余萬關系
• 網址 論文?論文2

OMAHA 藥品-疾病知識圖譜

• 來源：來源于各地藥品醫保目錄、藥品說明書等開放數據，以及中國藥典、藥理學等高質量醫學資源。
• 規模：包括2.03萬實體，13.7萬關系, 主要實體為藥物、疾病
• 網址

OMAHA 臨床路徑-疾病治療知識圖譜

• 來源：收集研究目前市面上所有的臨床路徑，構建了臨床路徑的知識表達框架，主要包括：適用對象、相適用人群、治療階段、治療方式、適用科室、就診類型、標準治療時長、治療相關檢查項目等
• 規模：6000實體、4.5萬關系，主要實體為各種臨床實體及疾病
• 網址

中醫醫案知識圖譜

• 來源：從醫案中抽取臨床知識構建知識圖譜，幫助用戶了解中醫特色療法，以及疾病（如“慢性胃炎”）的臨床表現、相關療法、相關養生保健方法等。
• 中醫系列網址

然后是一些中文/英文醫學的知識庫

UMLS(Unified Medical Language System) 2004 （工業界和科研都會用）

• 介紹：UMLS是比較早的生物醫學知識庫，整合了MeSH等一堆人工構建知識的醫學庫的信息，因此質量高但規模受限預定義的關系類型很規范，通常會被其他知識庫參考；收錄的實體概念通常會直接被其他知識庫引用；提供一些額外的服務，比如MetaMap，可以將醫學文本鏈接到UMLS的實體上，因此被后續的醫學知識庫廣泛使用
• 網址? 論文（The Unified Medical Language System (UMLS): integrating biomedical terminology）

SemMedDB 2012（工業界和科研都會用）

• 介紹：知識抽取技術構建的醫學知識庫，基于PebMed上的醫學文章的標題及摘要；規模大但質量有限。
• 作者搭建該知識庫的目的：基于文獻的知識發現、假設生成
  • 基于SemRep進行關系分類，MetaMap進行實體鏈接。
  • 由于知識都是從文本中抽取的，不一定準確，因此同樣的實體對可能有多個關系，但每個關系都提供了相關句子可以被進一步分析；
  • SDB中的實體概念是與UMLS對齊的，30種常見預定義關系是從UMLS的預定義關系中引出的；
• 論文：SemMedDB: a PubMed-scale repository of biomedical semantic predications
• 這個知識庫目前應用的比較廣泛，可能因為大規模知識抽取+知識校準才是大勢所趨，依賴人工搭建知識庫成本還是太高

Medical KB 2014（偏科研）

• 以疾病為中心、面向一些常見關系的知識庫；作者搭建該知識庫的目的：回答醫學問題
• 論文：Medical Relation Extraction with Manifold Models

dRiskKB 2014（偏科研）

• 構造疾病-疾病之間的關系庫，每個疾病都和一些基因、表現型等鏈接，適合用來研究疾病機制和藥物發現
• 論文：dRiskKB: a large-scale disease-disease risk relationship knowledge base constructed from biomedical text

OMAHA 七巧板中文醫學術語集

• 介紹：是基于本體方式構建，經過驗證的，語義豐富的術語集。它既可以幫助規范醫學術語表達，同時又可以提升不同系統間的語義互操作能力。
• 規模：主要包含疾病、癥狀、解剖、手術、生物、藥品、醫療器械、檢驗檢查、影像、護理、基因、基因突變等醫學領域的術語內容。
• 網址

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的生物医学知识库/知识图谱（英文+中文）盘点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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