基于GIS和语义发掘的高原病藏医古籍文献诊疗知识可视化发现研究

Treatment of altitude disease in Tibetan medicine has unique clinical advantage, there were relatively detail records in ancient Tibetan literature especially. The implied various rules of diagnosis and treatment and the extraction and discovery of semantic relations has always been the information difficulties of Tibetan Medicine. This project has collected and arranged of Tibetan Medicine ancient books, researching on data mining of diagnosis and treatment knowledge of it, puts forward hypothesis that conducting data mining, visualization and knowledge discovery of the etiology and pathogenesis, symptoms, diagnosis, treatment and prevention in ancient Tibetan literature, by means of geographic information system (GIS) and semantic mining, based on the national natural fund of the previous period. Preprocessing knowledge element in ancient Tibetan literature of altitude disease, constructing the semantic web on ontology in the field of Tibetan altitude disease, using of Protégé platform and OWL language, to establish knowledge element database, data mining the database, to explore the logical relationship and recessive experience among the concepts. Conducts multilevel visualization expression contains spatial display and spatial analysis of text and multimedia of recessive knowledge of diagnosis and treatment in ancient Tibetan literature of altitude disease, by means of GIS-Semantic excavation, in order to provide scientific basis for its inheritance, drug development and clinical innovation.

藏医治疗高原病有独特的临床优势，尤其藏医古籍《四部医典》《月王药诊》等早有较为详尽的记载，但其隐含的各种诊治规律和语义关系的提取和发现一直是藏医药信息化难点。本项目在前期国家科学自然基金（81603394）基础上，进行了藏医高原病古籍文献搜集整理及其诊疗知识的数据挖掘研究，提出“藏医高原病古籍文献中的病因病机、诊断、用药规律等隐性诊疗知识，可采用地理信息系统（GIS）、语义发掘等信息化手段进行数据挖掘、可视化发现”的假说。拟对100余本藏医高原病古籍文献中知识元进行预处理，利用Protégé平台、OWL语言构建藏医高原病领域本体的语义网络，建立知识元数据库并进行数据挖掘，发掘其概念之间的逻辑关系和隐性经验。同时通过GIS技术、语义发掘可视化方法，对藏医高原病古籍文献所蕴藏的隐性诊疗知识，进行多层次包括文本和多媒体的空间展示和空间分析可视化表达，为其传承、药物开发与临床创新研究提供科学依据

藏医药作为传统高原医学，其产生、发展于青藏高原特殊的地域和高原人民的生产生活实践。尤其在《四部医典》、《月王药诊》等藏医药文献中早有防治高原病的记载。而面对文献中原始数据表达不统一、完整性不足、冗余程度高、杂乱无章等问题，容易导致其知识利用率不高，藏医药治疗高原病的优势不突出。本课题运用文献法、田野调查法开展藏医古籍文献归纳整理，采用数据建模，语义网络、地理信息系统（GIS）等信息化手段进行数据挖掘及可视化发现。结果显示：（1）基于动态相关性的特征选择算法DCSF及引力模型的类属属性多标签分类算法G-GMLIFT和L-GMLIFT是适合构建藏医高原病诊疗知识概念的模型。对于其知识概念的规范，课题组提出从文本筛选、结果评估、人工审核、专家决策以及优化更新5个方面,"五位一体"共同服务于构建藏药名词术语知识库的研究模式。并在此基础上，构建藏医高原病文献诊疗知识本体数据库，从类、属性和个体进行语义分析；（2）基于偏序结构、高压缩前缀树结构、apriori关联规则等算法，可进一步揭示藏医治疗高原病临床处方剂量、方剂药性、治疗效果等用药规律及辨证规律的隐性知识。（3）构建的GIS系统数据库，通过设置筛选条件，藏医药高原病古籍文献可实现时间及空间的可视化分析。因此，通过以上研究，不可再生的藏医高原病古籍文献得以整理、保存、分析，藏医治疗高原病的用药规律等相关隐性知识得以揭示及可视化，最终为其传承、药物开发与临床创新研究提供一定参考依据。.课题组在项目实施期间，发表期刊论文11篇。其中SCI2篇，中文核心期刊7篇(5篇见刊，2篇录用)，科技期刊1篇，会议论文1篇。培养学生4名，其中博士2名，硕士2名。项目负责人作为编委，参编书籍《四川藏羌彝民族医药图鉴》，该书于2020年出版，并收入课题组部分研究结果。