一、功能性胃肠病概述功能性胃肠病（Functional Gastrointestinal Disorders，FGIDs）是一组表现为慢性或反复发作的胃肠道症状、而没有发现器质性变化的消化系统功能性疾病，临床表现多为腹胀、腹痛、便秘、嗳气、反酸、早饱、厌食、心慌等，且症状常叠加出现，病程较长、反复发作，迁延难愈。功能性胃肠病在中医理论中没有明确的定义，可以归属于“胃脘痛”“痞满”“泄泻”“便秘”等病证的范畴。由于功能性胃肠病的病因和发病机制尚不明确，且症状复杂，在临床上，功能性胃肠病缺乏有效的治疗方法。二、知识图谱技术概述知识图谱（Knowledge Graph）是语义网技术之一，是一种基于图的数据结构，由节点（实体）和标注的边（实体之间的关系）组成，是通过实体和实体之间的关系构成的语义网络。随着信息时代的到来，数据医疗收到了广泛的关注，如何从海量的数据中提取有用的医学知识，是医疗大数据分析的关键。在中医学领域中，运用知识图谱技术，从发表期刊、图书、教材、临床医案及名医经验中抽取计算机可读的医学知识，从大量结构化、半结构化或非结构化的医学数据中提取出实体、关系、属性等知识图谱的组成元素，通过知识融合、计算与表达，构建以名医、疾病、证型、症候、舌脉、方剂、中药、穴位、技术等实体组成的中医学知识图谱，提高中医学海量知识的结构化存储、查询、分析能力，应用于临床决策支持、医疗语义智能检索、医疗智能问答等领域。


三、构建过程
在构建知识图谱的初始阶段，首先要确定知识图谱的中心数据——疾病：功能性胃肠病。然后以中心数据为基础，进行扩展和发散，以补充完整知识图谱。确定中心数据“功能性胃肠病”后，通过数据模型，确定其包含属性：名医、证型、临床症状、方剂、中药、中成药、相关疾病。根据初始建立的数据模型收集相关数据。功能性胃肠病知识图谱的原始数据主要来源于现行教材，其他渠道（出版图书、期刊文献、名医经验、临床医案等）作为补充。教材中的知识属于非结构化数据，我们需要抽取实体、关系和属性：l 实体抽取，也称为命名实体识别，此处的实体是指一个较大的概念，如疾病、证型、临床症状等等。l 关系抽取，也就是实体和实体之间的关系，这是文本中的重要知识，但实体之间的关系在文章中并不是准确而清晰的，需要采用深度学习等技术手段（或者人工进行判断、抽取）将关系信息从全文中提炼出来。l 属性抽取，也就是实体的属性信息，和关系比较类似，关系反映实体的外部联系，属性体现实体的内部特征，在功能性胃肠病知识图谱的实体构建中，为实体增加了属性“type”“id”和“system_type”，便于三元组的构建。将所需数据抽取出来之后，将其转换为三元组的形式，然后对三元组的数据进行规范化整理。由于各地中医学术流派的不同、教材版本的不同、参考资料的不同，同一个实体可能出现多种表达方式。而且，实体之间的关系在表达上也有多种形式，所以实体的规范化表达和关系的准确性表达是数据整理的两个关键点。
经过知识抽取与知识融合，形成标准的数据表示（图2、3）。
 
实体与关系形成规范化数据之后，运用Cypher语句将csv文件导入neo4j-community-4.2.3，形成最终的知识图谱。
节点导入公式：:auto USING PERIODIC COMMIT LOAD CSV FROM "file:/nodes_pattern.csv" AS line create (a:pattern1 {name:line[0],type:line[2],system_type:'gastritis', id:line[1],label:line[5]}) 图表 4导入实体“pattern（证型）”边导入公式：:auto USING PERIODIC COMMIT LOAD CSV FROM "file:/relation_has.csv" AS line MATCH (from:nodes{id:line[0]}),(to:nodes{id:line[1]}) merge (from)-[r:现象表达{type:line[2]}]-> (to) 
图表 5导入关系“has（现象表达）”

图表 6功能性胃肠病知识图谱
将所有实体和关系导入之后，可以得到完整的功能性胃肠病知识图谱。
参考文献：[1]杨任,游绍伟,詹亚梅,王文素.从心胃相关理论探讨功能性胃肠病[J].光明中医,2020,35(12):1805-1807.[2]王作玉,杜锦辉.功能性胃肠病的中西医结合诊治进展[J].内蒙古中医药,2020,39(04):163-165.[3]侯梦薇,卫荣,陆亮,兰欣,蔡宏伟.知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用[J].计算机研究与发展,2018,55(12):2587-2599.
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