秦璐，徐倩，胡超，王安莉，罗爱静★

(1.中南大学湘雅三医院，湖南 长沙 410013；2.中南大学湘雅二医院，湖南 长沙 410013；3.中南大学生命科学学院，湖南 长沙 410013；4.中南大学大数据研究院，湖南 长沙 410083；5.医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室（中南大学），湖南 长沙 410013；6.移动医疗教育部-中国移动联合实验室，湖南 长沙 410013)

0 引言

在诊断和治疗环节中，药物信息是一个重要要素。药物研究不断创新，新药的种类不断增多，药物相互作用复杂。规模急速增长和内容纷繁复杂的药物信息需要信息领域的专业人员对其进行收集、存储、处理、分析等，进而从不同层次反映药物与不同实体间的相互关系。因此，对药物信息进行知识表示显得尤为重要。

本体（ontology）作为一种语义网技术，常用三元组表示两实体间的关系[1]，可用于对特定领域中的概念及其相互关系进行形式化、规范化的描述[2-3]，其明确性、共享性、形式化、重用性等特点，有利于知识推理[4]、提高异构系统互操作性[5]等，因而被广泛用于医疗领域的知识表示。

因此，本文拟基于本体的思想和方法构建符合中国应用场景的化学药物信息的知识表示模型，通过引入药物不良反应发生的频率，药物间的相互作用和配伍禁忌的详细关系，对患者群体进行划分等，较为细致地揭示了语义关系，用以支持药物数据的管理和整合。

1 研究现状

目前，国外已有许多药物知识表示研究成果。美国国家医学图书馆 (National Library of Medicine,NLM) 构建的统一医学语言系统(Unified Medical Language System,UMLS) 是一组文件和软件，汇集了许多卫生和生物医学词汇及标准[6]；……