严 越 郑 静 林德南 吕 果 倪士光 袁克虹

(清华大学深圳国际研究生院深圳 518055) (深圳市医学信息中心深圳 518000) (清华大学深圳国际研究生院深圳 518055)

1 引言

脑卒中是常见脑血管疾病，俗称“中风”，由脑部血管突然破裂或血管阻塞引起，对应国际疾病分类ICD-10标准编码号为I64.X04。从全球范围看，我国卒中终生风险及卒中引发疾病负担位居世界第1，风险高达39.3%[1]。从国内角度看，脑卒中是我国成年人致死、致残首位病因，具有发病率高、致残率高、死亡率高、复发率高、经济负担高的特点，伴发病年轻化、普遍化等不良趋势[2]。病患确诊脑卒中后，通常只能控制难以根治。因此需要充分发挥基层医护人员作用，做好评估筛查，有效规避卒中风险，做到“早预防，早治疗”[3]。但是脑卒中危险因素预测与及时监控困难，基层医护人员对此缺乏工具。针对脑卒中高危人群的筛查常用ABCD2,美国国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health Stroke Scale，NIHSS),Rankin, Barthel量表等[4]，但复杂、耗时耗力；FAST等评价方法[5]较简单但难以满足需求。目前尚缺乏对我国或亚洲人种族危险因素综合排序研究，也未定量考虑危险因素间的耦合关系。

2 脑卒中防治知识图谱可视化构建

2.1 构建方法

2.1.1 总体思路 首先对相关实体和关系进行定义，综合数据源给出第1层(顶层)实体节点；其次在领域知识帮助下归纳抽取顶层实体之间关系；再次对每个实体向下抽取节点，用共词分析法[6]、半监督机器学习方法[7]进行文本挖掘以确定节点，直到能够获取实体属性为止[8]。脑卒中防治医学节点(Prevention Entity, PE)指脑卒中疾病在防治方面可唯一标识的医学实体或属性，通常出现在文本数据、电子病历、调研结果表单等各种渠道中。……