关键词:
糖尿病肾病
中医临床试验
本体
知识图谱
文献质量评价
摘要:
研究目的循证医学的发展推动了中医药临床试验的开展,中医学者发表了大量的临床试验文献。目前中医临床试验文献大多以文本、表格和图片的形式表达知识,知识资源孤立地分散于不同文献中,传统的知识获取路径需要从文献数据库中检索、下载、阅读,耗时费力,且在合成医学证据时需人工提取文献中的数据,效率低下。在这种情况下,计算机难以理解和利用非结构化的循证数据,临床研究者也无法快速高效地获取临床证据。针对目前缺乏高效临床证据获取渠道以及临床试验知识无法融合共享的问题,本研究结合中医临床试验文献的结构和语言特点,提出整合多源文献的中医临床试验文献知识图谱构建框架,并基于糖尿病肾病中医临床试验文献数据进行实证研究,将文献中离散的知识资源进行有效组织,形成相互关联的知识体系。在知识抽取任务的基础上,遵循严格评价原则,结合方法学质量和报告质量,期望实现自动偏倚风险评估和文献质量评分,为临床研究者提供高质量证据。研究方法(1)在文献调研的基础上,通过复用中医药学语言系统(TCMLS)、科学证据及来源信息本体(SEPIO)、CONSORT 2010声明和Cochrane ROB偏倚风险评估工具等本体和非本体资源,确定疾病、证候、症状、分组、干预措施、结局指标、文献质量信息等核心概念,建立中医和循证医学领域跨学科概念间的语义关联,构建糖尿病肾病中医临床试验知识本体,将选取的文献质量评价数据元映射到本体中,以该本体作为知识图谱的模式层。(2)基于《中医临床诊疗术语》、《中医病症分类与代码》和《糖尿病中医药临床循证实践指南》等资源,构建术语词典以提高术语抽取的准确性,构建正异名词表以规范术语表达、匹配实体的不同指称项。针对中医临床试验文献中存在的实体嵌套和关系重叠问题,采用基于多头选择框架的BERT实体关系联合学习模型进行训练,以糖尿病肾病中医临床试验文献为数据源进行实证研究,抽取其中的实体和关系,在知识融合后使用Neo4j存储数据并可视化。(3)基于知识抽取任务,可以得到与文献质量相关的实体,从自动偏倚风险评估和文献质量评分两方面进行文献质量评价研究。使用Word2Vec词向量模型表示偏倚风险判断标准语句和文献中抽取的偏倚风险描述语句,通过计算两者间的语义相似度实现偏倚风险判断。此外,结合方法学质量和报告质量,考虑数据可表达、可标引和可读性等因素,选择能表征文献质量的数据元构建评分规则,计算文献质量分值,为知识图谱智能问答提供排序依据。研究结果(1)构建了知识表达良好的本体框架。糖尿病肾病中医临床试验知识本体厘清了相关领域中的知识概念层级,确定了文献基本信息、临床资料信息、统计分析信息、试验设计信息和方法学质量信息类,建立了疾病、证候、症状等中医概念和干预措施、结局指标等循证医学概念间的语义关联,共构建了 78个类,8个对象属性和38个数据属性。(2)构建了可支持证据综合的糖尿病肾病中医临床试验文献知识图谱。在数据层构建中,整理了方剂术语5856条、中成药术语1168条、中药材术语4197条、证候术语2641条、西药术语5476条,提高了术语抽取的准确性。构建的正异名词表共收录了术语16168条,用以规范术语表达,降低了数据冗余。共抽取了 1893篇糖尿病肾病中医临床试验文献,通过知识融合共得到实体14462个,关系194799条。(3)开发的中医临床试验知识服务平台嵌入了自动文献质量评价功能,可用于证据综合,筛选高质量证据。将基于Word2Vec的偏倚风险评估和基于规则的文献质量评分作为平台的功能模块,通过相似度匹配实现了自动偏倚风险判断,可在平台中生成系统评价所需偏倚风险评估图,通过对文献质量进行规则评分,可在智能问答服务中为用户提供高质量结果。研究结论(1)糖尿病肾病中医临床试验知识本体的构建实现了中医临床试验文献知识的结构化表达和跨学科知识组织,建立起中医概念和循证医学概念间的语义关联,为后续数据标注和知识抽取任务奠定基础。(2)基于本体框架构建的糖尿病肾病中医临床试验文献知识图谱将文献从人读知识格式转化为机器可读的形式,实现了中医临床试验知识的有序化和关联化,能有效促进临床试验知识的融合共享。(3)在知识抽取的基础上进行的自动偏倚风险评估和文献质量评分,是对可计算证据综合实践的探索,能提高证据合成效率,满足临床研究者快速获取高质量证据的需求。创新点(1)跨学科知识组织的概念关联:不同学科领域的研究范式和知识体系存在较大差异,形成的学科知识孤岛阻碍了知识融合和共享,中医临床试验文献中蕴含了丰富的中医和循证医学概念,本研究探索性地建立了这两个领域间的概念关联,通过实体关系联合学习模型抽取知识,实现了糖尿病肾病中医临床试验文献内部的知识关联。(2)自动文献质量评价:从偏倚风险评估和文献质量评分两方面切入,在课题搭建的中医临床试验知识服务平台中实现对中医临床试