本文轉載自公眾號：PKU自然語言處理前沿。

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近日，由北京大學互聯(lián)網(wǎng)信息工程研發(fā)中心（CIRE）開發(fā)的英語醫(yī)學知識圖譜英文抗生素藥物醫(yī)學知識圖譜IASO1.0發(fā)布，面向公眾正式開放試用。IASO是利用自然語言處理與文本挖掘技術，基于大規(guī)模醫(yī)學文本數(shù)據(jù)，以人機結合的方式研發(fā)的英文藥物醫(yī)學知識圖譜。

IASO知識圖譜基于DO，IDO，NCBI，HPO和DrugBank等數(shù)據(jù)庫，以及在線百科，權威醫(yī)學文獻等高質(zhì)量醫(yī)學數(shù)據(jù)資源構建而成的。涵蓋507種傳染病及其治療方法，332個不同的感染部位，936種系統(tǒng)相關癥狀，371種并發(fā)癥，838,407種細菌，341種抗生素及其介紹，1,504對抗生素和細菌之間的反應速率（抗菌譜），431對藥物相互作用關系，以及86對抗生素特異性群體的禁忌關系。

基于藥物醫(yī)學知識圖譜IASO，課題組還進行了藥物開發(fā)中的關鍵一環(huán)——藥物相似性計算的相關探索，包括研究抗生素與其副作用之間的關系和探討NDF-RT藥物基本藥理學特性的作用機制等。為驗證基于IASO的藥物相似性計算的準確性，我們邀請至少3名醫(yī)生對1326對最常用的抗生素進行了標注，其范圍為[0,1]。每位醫(yī)生所給評分與平均評分之間的Pearson系數(shù)范圍為0.827至0.864， Spearman系數(shù)范圍為0.792至0.888，均證明了醫(yī)生評估的可靠性。

課題組未來還將不斷添加更多的醫(yī)學實體及其層次化類別信息，繼續(xù)迭代更新完善知識圖譜，歡迎大家多提寶貴意見！在未來的工作中，我們將致力于建立大規(guī)模、高質(zhì)量的中文/英文醫(yī)學知識圖譜，為智能醫(yī)學奠定專業(yè)知識基礎。

附1：IASO 1.0鏈接：?

http://www.iasokg.com/

附2：IASO藥物知識圖譜和藥物相似性數(shù)據(jù)標注下載：

http://www.iasokg.com/dataDownload#dataSet

歡迎大家試用并提出寶貴意見！IASO僅供學術研究使用，不做商業(yè)用途。

研發(fā)者團隊

北京大學互聯(lián)網(wǎng)信息工程研發(fā)中心（CIRE）：雷凱副教授、沈穎助理研究員、研究生袁凱琦、溫德斯、張麗珠、陳道源、鄧揚、戴競超、黃濟樂。

雷凱

1998年畢業(yè)于北京大學計算機系，獲學士學位；1999年畢業(yè)于美國哥倫比亞大學計算機系，獲碩士學位；2015年畢業(yè)于北京大學計算機系統(tǒng)結構專業(yè)，獲博士學位。現(xiàn)為北京大學深圳研究生院信息工程學院副教授。

沈穎

2011年7月獲歐盟Erasmus Muduns自然語言處理（英國/法國）雙碩士學位。2015年7月獲法國巴黎第十大學醫(yī)學信息學博士。2017年9月于北京大學深圳研究生院繼續(xù)科研工作。主要研究方向包括醫(yī)學信息學，自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，人工智能等。

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

點擊閱讀原文，進入 OpenKG 博客。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的领域应用 | ​英文抗生素药物医学知识图谱 IASO1.0 版发布 线上试用正式启动的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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