通讯作者: 李燕, 172923832@qq.com

DOI：10.12201/bmr.202407.00038

Overview of Medical Knowledge Inference Methods with Fusion Subgraph Structures

• 摘要：目的/意义综述融合子图结构的医学知识图谱推理方法，为后续科研人员构建完整医学知识图谱提供引导。方法/过程通过阅读分析相关文献，根据知识图谱和知识图谱推理的相关知识，分析目前融合子图结构的知识推理代表模型的特点和局限性，对比其与各类知识推理方法在相关领域任务上的优势和不足，总结归纳这类推理方法在医学领域的应用现状和未来发展前景。结果/结论未来研究应探索医学领域不同模态信息的交互关系，以丰富推理信息构建更加完善的医学知识图谱，为临床实际问题提供有效解决方案。

  关键词： 知识推理; 子图结构; 图神经网络; 知识图谱

   

  Abstract: Objective/Significance To review the inference method of medical knowledge map with fusion subgraph structure, and to provide guidance for subsequent researchers to construct complete medical knowledge map. Method/Process By reading and analyzing relevant literature, based on knowledge graph and knowledge graph inference, the characteristics and limitations of the current knowledge inference representative model with integrated subgraph structure were analyzed, and the advantages and disadvantages of the model were compared with various knowledge inference methods in related tasks were compared, and the application status and future development prospects of such inference methods in the medical field were summarized. Results/Conclusion Future research should explore the interaction of different modal information in the medical field, so as to enrich the reasoning information to build a more complete medical knowledge map, and provide effective solutions for clinical practical problems.

  Key words: Knowledge reasoning; Subgraph structure; Graph neural networks; Knowledge graph

  提交时间：2024-07-17

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