2025年醫(yī)用信息學題庫及答案1.簡述醫(yī)用信息學的核心研究對象及與傳統(tǒng)醫(yī)學信息管理的本質區(qū)別。醫(yī)用信息學的核心研究對象是醫(yī)療健康領域中信息的產(chǎn)生、存儲、傳輸、處理及應用全過程，涵蓋患者診療數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)、生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)等多維度信息資源。其與傳統(tǒng)醫(yī)學信息管理的本質區(qū)別在于：傳統(tǒng)管理側重信息的靜態(tài)存儲與簡單檢索，而醫(yī)用信息學強調通過信息技術（如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等）對信息進行深度挖掘與智能應用，推動臨床決策支持、精準醫(yī)療、健康管理等場景的創(chuàng)新，實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)管理”到“知識轉化”的跨越。2.電子健康記錄（EHR）與電子病歷（EMR）的主要差異體現(xiàn)在哪些方面？差異主要體現(xiàn)在三個維度：①數(shù)據(jù)范圍：EMR以患者診療過程為核心，聚焦醫(yī)院內(nèi)的診斷、治療、用藥等臨床數(shù)據(jù)；EHR則擴展至全生命周期健康信息，包括預防保健、社區(qū)隨訪、康復管理等院外數(shù)據(jù)，覆蓋“生老病”全階段。②應用場景：EMR主要服務于院內(nèi)臨床診療；EHR支持跨機構、跨區(qū)域信息共享，如雙向轉診、家庭醫(yī)生簽約等場景。③數(shù)據(jù)結構：EMR多為結構化或半結構化數(shù)據(jù)（如診斷代碼、檢查結果）；EHR需整合結構化數(shù)據(jù)（實驗室指標）、非結構化數(shù)據(jù)（病程記錄、影像報告）及實時動態(tài)數(shù)據(jù)（可穿戴設備監(jiān)測值），形成更完整的健康畫像。3.請列舉醫(yī)療信息系統(tǒng)互操作性的三級標準，并說明實現(xiàn)高級互操作性的關鍵技術。三級標準為：①基礎互操作性（技術層）：系統(tǒng)間能通過標準協(xié)議（如HL7FHIR、DICOM）傳輸數(shù)據(jù)，解決“能否通信”問題；②語義互操作性（信息層）：數(shù)據(jù)在傳輸后能被接收方正確解析，如使用統(tǒng)一術語集（SNOMEDCT、ICD-11）確保“術語一致”；③應用互操作性（功能層）：系統(tǒng)間數(shù)據(jù)可直接支持業(yè)務流程，如急診科調用社區(qū)EHR后自動提供個性化診療方案，解決“能否用數(shù)據(jù)做事”問題。實現(xiàn)高級互操作性的關鍵技術包括：基于本體的語義映射技術（解決術語異構）、區(qū)塊鏈的可信數(shù)據(jù)交換（保障跨機構數(shù)據(jù)安全共享）、微服務架構（支持靈活的接口調用與功能集成）。4.簡述醫(yī)療大數(shù)據(jù)的“5V”特征，并分析其對數(shù)據(jù)處理技術的挑戰(zhàn)?！?V”特征為：①容量（Volume）：單家三甲醫(yī)院日均產(chǎn)生數(shù)TB級數(shù)據(jù)（如影像、基因組數(shù)據(jù)）；②速度（Velocity）：實時數(shù)據(jù)流（如ICU監(jiān)護儀每秒提供數(shù)百個生理參數(shù)）需毫秒級處理；③多樣性（Variety）：包括結構化（檢驗報告）、半結構化（XML格式文檔）、非結構化（病理切片圖像、語音病歷）數(shù)據(jù)；④價值（Value）：數(shù)據(jù)中隱含的臨床知識密度低，需深度挖掘；⑤真實性（Veracity）：數(shù)據(jù)可能存在缺失（如患者漏填過敏史）、錯誤（如儀器校準偏差）或噪聲（如影像偽影）。對處理技術的挑戰(zhàn)包括：需支持多源異構數(shù)據(jù)的融合存儲（如混合使用關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫）、實時流處理（如ApacheFlink實現(xiàn)實時預警）、基于機器學習的噪聲識別與數(shù)據(jù)清洗（如利用LSTM模型填補缺失的生命體征數(shù)據(jù)），以及高效的分布式計算框架（如Spark處理PB級基因組數(shù)據(jù)）。5.臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）的核心功能模塊有哪些？設計時需重點考慮哪些臨床需求？核心功能模塊包括：①知識庫模塊：存儲臨床指南、用藥規(guī)則、循證醫(yī)學證據(jù)等（如UpToDate、ClinicalKey）；②數(shù)據(jù)接口模塊：與HIS、LIS、PACS等系統(tǒng)對接，實時獲取患者數(shù)據(jù)；③推理引擎模塊：基于規(guī)則推理（RBR）或機器學習（ML）模型提供建議；④交互模塊：以彈窗、預警、個性化報告等形式向醫(yī)生展示建議。設計時需重點考慮：①臨床工作流適配：建議需在醫(yī)生操作節(jié)點（如開立處方時）實時推送，避免干擾診療節(jié)奏；②證據(jù)層級標注：明確建議的循證等級（如A級指南推薦或專家共識），幫助醫(yī)生判斷可信度；③可解釋性：機器學習模型需提供“決策路徑”（如“因患者血鉀3.0mmol/L且正在使用ACEI類藥物，建議監(jiān)測腎功能”），避免“黑箱”導致醫(yī)生抵觸；④個性化：結合患者年齡、合并癥、用藥史等提供定制化建議（如為肝腎功能不全患者調整抗生素劑量）。6.簡述DICOM標準的核心作用及在醫(yī)學影像系統(tǒng)中的應用場景。DICOM（數(shù)字影像與通信標準）的核心作用是規(guī)范醫(yī)學影像（如X線、CT、MRI）及相關信息（患者基本信息、檢查參數(shù)）的存儲格式與傳輸協(xié)議，解決不同廠商設備間“影像讀不懂、傳不了”的問題。應用場景包括：①影像存儲：PACS系統(tǒng)按DICOM格式存儲影像，支持跨模態(tài)（CT與MRI）、跨設備（GE與飛利浦掃描儀）影像調閱；②影像傳輸：放射科將CT圖像通過DICOM協(xié)議發(fā)送至臨床科室，確保接收端能正確顯示窗寬窗位；③影像后處理：三維重建軟件讀取DICOM影像的元數(shù)據(jù)（如層厚、像素間距），保證重建精度；④遠程診斷：通過DICOMWeb服務（DICOMWeb）實現(xiàn)遠程影像會診，支持移動端調閱標注。7.醫(yī)療信息系統(tǒng)安全等級保護（等保2.0）對三級系統(tǒng)的核心要求包括哪些方面？三級系統(tǒng)（如省級健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺）的核心要求包括：①物理安全：機房需符合GB50174-A級標準（如雙路供電、氣體滅火）；②網(wǎng)絡安全：部署入侵檢測（IDS）與入侵防御（IPS）系統(tǒng)，關鍵網(wǎng)絡設備冗余配置；③主機安全：重要服務器采用虛擬化技術實現(xiàn)故障隔離，數(shù)據(jù)庫啟用審計功能（記錄所有數(shù)據(jù)操作）；④應用安全：身份認證需采用雙因素（如賬號+動態(tài)令牌），接口調用需通過API網(wǎng)關鑒權；⑤數(shù)據(jù)安全：敏感數(shù)據(jù)（如身份證號、診斷結果）需加密存儲（如AES-256），傳輸時使用TLS1.3協(xié)議；⑥管理安全：制定應急預案（每年至少1次演練），安全管理員與系統(tǒng)管理員角色分離，定期開展?jié)B透測試（每半年1次）。8.區(qū)塊鏈技術在醫(yī)療數(shù)據(jù)共享中可解決哪些痛點？其典型應用模式有哪些？可解決的痛點：①數(shù)據(jù)孤島：傳統(tǒng)模式下醫(yī)院間因利益與安全顧慮不愿共享數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈的分布式賬本技術（DLT）通過“多中心共同維護”機制，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”；②信任缺失：患者數(shù)據(jù)被篡改或濫用時難以追溯，區(qū)塊鏈的不可篡改性（通過哈希值鏈）與可追溯性（每個操作記錄時間戳與操作方）確保數(shù)據(jù)完整性；③隱私泄露：共享過程中患者敏感信息易被泄露，區(qū)塊鏈結合零知識證明（ZKP）技術，允許對方驗證數(shù)據(jù)真實性而不獲取具體內(nèi)容。典型應用模式：①醫(yī)療數(shù)據(jù)存證：將電子病歷的哈希值上鏈，用于醫(yī)療糾紛時的證據(jù)固定；②跨機構數(shù)據(jù)共享：患者授權后，通過智能合約自動觸發(fā)數(shù)據(jù)訪問，記錄“誰在何時訪問了哪些數(shù)據(jù)”；③藥品溯源：從生產(chǎn)到配送全流程信息上鏈，防止假藥流通；④科研數(shù)據(jù)共享：匿名化患者數(shù)據(jù)上鏈，研究機構通過權限申請獲取脫敏數(shù)據(jù)，平衡隱私與研究需求。9.簡述人工智能在醫(yī)學影像診斷中的應用層級，并舉例說明各層級的典型場景。應用層級從低到高分為：①輔助檢測（Detection）：識別影像中的異常區(qū)域，如肺結節(jié)檢測算法標記CT圖像中的結節(jié)位置；②輔助診斷（Diagnosis）：對異常區(qū)域進行分類，如乳腺癌篩查算法判斷鉬靶影像中的腫塊是良性還是惡性；③輔助決策（DecisionSupport）：結合臨床數(shù)據(jù)給出診療建議，如肺癌AI系統(tǒng)根據(jù)結節(jié)大小、生長速度、患者吸煙史等推薦穿刺活檢或隨訪觀察；④自主診斷（AutonomousDiagnosis）：在特定場景下替代醫(yī)生完成診斷，如部分皮膚鏡AI系統(tǒng)已通過FDA認證，可獨立診斷黑色素瘤。典型場景：低層級如眼底照像AI檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變的微血管瘤；中高層級如病理切片AI分析腫瘤組織學分級，并提示是否需要進行HER2基因檢測；最高層級如急診腦CTAI自動識別顱內(nèi)出血并標記出血量，為溶栓治療爭取時間。10.醫(yī)療信息標準化的主要難點有哪些？如何推進跨領域標準的協(xié)同？主要難點：①術語異構：不同學科（如臨床與公共衛(wèi)生）、不同機構（三甲醫(yī)院與社區(qū)衛(wèi)生服務中心）使用的術語存在差異（如“高血壓”在基層可能記錄為“血壓高”）；②數(shù)據(jù)模型不統(tǒng)一：HIS系統(tǒng)的檢查報告字段與區(qū)域健康平臺的字段定義不一致（如“檢驗時間”有的精確到秒，有的僅記錄日期）；③標準更新滯后：新技術（如可穿戴設備的生理信號采集）缺乏配套標準，導致數(shù)據(jù)無法有效整合；④利益沖突：廠商為保持技術壁壘，不愿完全遵循開放標準。推進跨領域協(xié)同的策略：①政府主導：衛(wèi)生健康行政部門聯(lián)合市場監(jiān)管部門發(fā)布強制性標準（如《國家健康醫(yī)療數(shù)據(jù)標準體系》）；②行業(yè)聯(lián)盟：由醫(yī)院、廠商、科研機構組成標準制定聯(lián)盟（如中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學會），共同參與標準修訂；③試點驗證：在區(qū)域健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心開展多標準適配試點，驗證標準間的兼容性（如HL7FHIR與CDA的映射）；④培訓推廣：通過繼續(xù)教育項目（如住院醫(yī)師規(guī)范化培訓中的信息學課程）提升醫(yī)務人員對標準的認知與應用能力。11.簡述移動醫(yī)療（mHealth）系統(tǒng)的安全風險及防護措施。安全風險包括：①終端安全風險：患者手機丟失或被惡意軟件攻擊，導致APP內(nèi)的健康數(shù)據(jù)泄露；②網(wǎng)絡傳輸風險：Wi-Fi熱點被劫持，傳輸中的診療數(shù)據(jù)（如遠程問診的文字、語音）被截獲；③數(shù)據(jù)存儲風險：云服務器被攻擊，患者健康檔案（如用藥記錄、過敏史）被非法訪問；④身份偽造風險：攻擊者冒用醫(yī)生或患者身份登錄系統(tǒng)，進行虛假診斷或篡改數(shù)據(jù)。防護措施：①終端安全：APP啟用設備綁定（僅允許注冊手機登錄），采用生物識別（指紋、人臉識別）替代單純密碼認證；②傳輸安全：使用TLS1.3協(xié)議加密傳輸，重要數(shù)據(jù)（如診斷結果）額外添加時間戳與數(shù)字簽名；③存儲安全：敏感數(shù)據(jù)（如身份證號）采用“哈希+鹽值”存儲，云服務器部署分布式拒絕服務（DDoS）防護與Web應用防火墻（WAF）；④身份認證：醫(yī)生端采用“機構CA證書+動態(tài)令牌”雙因素認證，患者端通過運營商實名信息（如手機號實名制）進行身份核驗。12.醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)（IoMT）設備在臨床中的主要應用場景有哪些？其數(shù)據(jù)集成面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？應用場景：①患者監(jiān)測：智能手環(huán)實時采集心率、血氧（如ICU患者連續(xù)監(jiān)測），智能床墊監(jiān)測呼吸頻率（如睡眠呼吸暫停綜合征患者）；②設備管理：通過RFID標簽追蹤輸液泵、除顫儀的位置與使用狀態(tài)（防止設備丟失或過期未維護）；③藥品管理：智能藥柜通過重量感應與條形碼掃描，自動記錄藥品取用情況（減少發(fā)藥錯誤）；④環(huán)境監(jiān)控：溫濕度傳感器監(jiān)測疫苗存儲冰箱狀態(tài)（確保冷鏈合規(guī)）。數(shù)據(jù)集成挑戰(zhàn)：①協(xié)議異構：不同廠商設備采用私有通信協(xié)議（如ZigBee、BluetoothLE、LoRa），需開發(fā)多協(xié)議網(wǎng)關；②數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一：血糖儀的血糖值可能以mg/dL或mmol/L為單位，需進行單位轉換與標準化；③實時性要求高：ICU監(jiān)護儀的生命體征數(shù)據(jù)需秒級上傳至HIS系統(tǒng)，對網(wǎng)絡延遲（需<200ms）與系統(tǒng)處理能力要求嚴格；④隱私保護：患者生理數(shù)據(jù)屬于敏感信息，需在傳輸與存儲環(huán)節(jié)滿足HIPAA（美國）或《個人信息保護法》（中國）的要求。13.簡述醫(yī)療信息學在精準醫(yī)療中的支撐作用，舉例說明其關鍵技術應用。支撐作用體現(xiàn)在：①多組學數(shù)據(jù)整合：將基因組（如全外顯子測序）、轉錄組（如RNA-seq）、蛋白組數(shù)據(jù)與臨床表型數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，識別疾病驅動基因；②患者分層：通過大數(shù)據(jù)分析構建疾病亞型分類模型（如將乳腺癌分為LuminalA、LuminalB等分子亞型），指導靶向治療；③治療方案優(yōu)化：結合患者用藥反應數(shù)據(jù)（如化療藥物的血藥濃度）與療效數(shù)據(jù)，預測最佳劑量與療程。關鍵技術應用舉例：①自然語言處理（NLP）：從非結構化病歷中提取“化療后白細胞減少”等表型信息，與基因組數(shù)據(jù)關聯(lián)；②知識圖譜：整合基因-疾病-藥物關聯(lián)知識（如BRCA1突變與奧拉帕利的適應癥），輔助醫(yī)生選擇靶向藥物；③機器學習：基于電子健康記錄訓練預測模型，如預測肺癌患者對PD-1抑制劑的響應概率，避免無效治療。14.區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的核心功能模塊有哪些？其在分級診療中的具體作用是什么？核心功能模塊：①居民健康檔案數(shù)據(jù)庫：存儲全生命周期健康信息（從出生到死亡）；②跨機構數(shù)據(jù)交換平臺：通過HL7FHIR接口實現(xiàn)醫(yī)院、社區(qū)、公衛(wèi)機構間數(shù)據(jù)共享；③業(yè)務協(xié)同模塊：支持雙向轉診（如社區(qū)將疑難患者轉診至三甲醫(yī)院，醫(yī)院將康復患者轉回社區(qū)）、遠程會診（專家通過平臺調閱基層影像資料并出具意見）；④監(jiān)管決策模塊：統(tǒng)計分析區(qū)域內(nèi)高血壓、糖尿病等慢性病管理率，為衛(wèi)生政策制定提供數(shù)據(jù)支持。在分級診療中的作用：①信息貫通：社區(qū)醫(yī)生調閱患者在三甲醫(yī)院的檢查報告（如胃鏡結果），避免重復檢查；②服務延續(xù)：醫(yī)院將出院患者的用藥方案、康復計劃推送到社區(qū)，社區(qū)醫(yī)生據(jù)此開展隨訪；③能力提升：基層醫(yī)生通過平臺接入上級醫(yī)院的CDSS（如心電圖智能診斷系統(tǒng)），彌補技術短板；④考核監(jiān)督：衛(wèi)生行政部門通過平臺監(jiān)測轉診率、檢查檢驗互認率等指標，評估分級診療實施效果。15.簡述醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏的主要技術手段，并分析其在科研數(shù)據(jù)共享中的適用性。主要技術手段：①匿名化：去除直接標識符（如姓名、身份證號），對間接標識符（如出生日期、住址）進行泛化（如將“2000-01-01”泛化為“2000年”）或混淆（如將“北京市朝陽區(qū)”改為“北京市某區(qū)”）；②加密：對敏感字段（如診斷結果）采用對稱加密（AES）或非對稱加密（RSA），僅授權方擁有解密密鑰；③差分隱私：在數(shù)據(jù)中添加可控噪聲（如在統(tǒng)計“某社區(qū)糖尿病患者數(shù)量”時，結果±5的誤差），防止通過背景知識推斷個體信息；④數(shù)據(jù)合成：基于真實數(shù)據(jù)訓練提供對抗網(wǎng)絡（GAN），提供與真實數(shù)據(jù)分布一致但無真實個體的合成數(shù)據(jù)。在科研數(shù)據(jù)共享中的適用性：匿名化適用于對數(shù)據(jù)精度要求較高的研究（如單中心臨床研究），但存在“再識別”風險（如通過年齡、性別、疾病組合唯一標識患者）；差分隱私適合大規(guī)模統(tǒng)計研究（如區(qū)域疾病流行率分析），但噪聲可能影響小樣本分析的準確性；數(shù)據(jù)合成適用于模型訓練（如AI算法開發(fā)），但合成數(shù)據(jù)的“保真度”需驗證（確保與真實數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征一致）；加密技術通常與匿名化結合使用，用于需保留部分敏感信息的協(xié)作研究（如多中心藥物療效分析）。16.臨床路徑信息系統(tǒng)的設計需考慮哪些臨床業(yè)務需求？其與電子病歷系統(tǒng)的集成方式有哪些？需考慮的臨床業(yè)務需求：①路徑適配性：支持不同科室（如心內(nèi)科、骨科）、不同疾?。ㄈ缂毙孕募」Ｋ馈Ⅲy關節(jié)置換術）的個性化路徑模板（如急性期路徑、康復期路徑）；②動態(tài)調整：當患者出現(xiàn)并發(fā)癥（如術后感染）時，系統(tǒng)能自動提示路徑偏離并推薦調整方案；③實時監(jiān)控：醫(yī)護人員可查看患者當前路徑階段（如“入院第3天-手術準備”）及需完成的操作（如術前檢查、知情同意）；④效果評價：系統(tǒng)自動統(tǒng)計路徑完成率、平均住院日、費用等指標，支持路徑優(yōu)化。與電子病歷系統(tǒng)的集成方式：①數(shù)據(jù)集成：通過HL7消息（如ADT消息）同步患者基本信息，通過CDA文檔導入病程記錄、檢查結果等數(shù)據(jù)；②流程集成：在電子病歷的“開立醫(yī)囑”環(huán)節(jié)嵌入路徑提示（如“當前路徑建議開立抗生素”），路徑完成節(jié)點（如“手術完成”）觸發(fā)電子病歷的階段標記；③功能集成：電子病歷的“統(tǒng)計分析”模塊調用路徑系統(tǒng)的質量指標（如變異率），提供科室運營報告；④界面集成：在電子病歷界面通過iframe嵌入路徑系統(tǒng)的進度看板，實現(xiàn)“一站式”操作。17.簡述5G技術對遠程醫(yī)療的推動作用，舉例說明其典型應用場景。推動作用：①低延遲：5G的端到端延遲<10ms（4G為50-100ms），支持實時遠程手術（如機械臂操作）的精準控制；②高帶寬：5G峰值速率達10Gbps（4G為100Mbps），可同時傳輸多路4K高清影像（如手術直播、超聲檢查）；③大連接：5G每平方公里支持100萬臺設備連接，滿足多終端（如術野攝像頭、監(jiān)護儀、機械臂）同時接入的需求。典型應用場景：①遠程手術：2023年某三甲醫(yī)院通過5G網(wǎng)絡，由北京專家操控機械臂為新疆患者實施前列腺癌根治術，術中機械臂響應延遲<5ms，操作精度與現(xiàn)場手術無差異；②遠程超聲：基層醫(yī)生通過5G傳輸實時超聲影像（1080P@60fps），上級醫(yī)院專家遠程指導掃查手法并出具診斷報告；③急救車-醫(yī)院聯(lián)動：急救車上的5G設備實時傳輸患者生命體征（如ECG、血壓）、影像（如車載CT）至醫(yī)院，急診科提前制定搶救方案，縮短患者入院到治療的時間（Door-to-NeedleTime）；④多學科遠程會診：5G+8K超高清視頻支持病理切片、影像細節(jié)的清晰展示，異地專家可通過標注工具（如電子筆）在共享畫面上圈注病灶。18.醫(yī)療信息系統(tǒng)的用戶體驗（UX）設計需重點關注哪些群體的需求？如何通過設計提升臨床工作效率？需關注的群體：①臨床醫(yī)生：需快速完成醫(yī)囑開立、病歷書寫等操作，對系統(tǒng)響應速度（需<2秒）、界面簡潔性要求高；②護士：需頻繁執(zhí)行護理記錄、輸液核對等操作，對移動端（如PDA）的便捷性、掃描槍兼容性要求高；③患者：需通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺完成掛號、繳費、報告查詢，對界面易懂性、操作步驟簡潔性（如“3步內(nèi)完成掛號”）要求高；④管理人員：需查看運營報表（如門診量、藥占比），對數(shù)據(jù)可視化（如動態(tài)儀表盤）、自定義查詢功能要求高。提升效率的設計策略：①工作流優(yōu)化：將常用操作（如“開立血常規(guī)+生化全套”）設置為組合醫(yī)囑，減少點擊次數(shù)；②智能聯(lián)想：在診斷輸入框中根據(jù)輸入內(nèi)容自動聯(lián)想ICD-11編碼（如輸入“肺炎”聯(lián)想“J18.9”）；③數(shù)據(jù)預填充：患者復診時自動填充姓名、年齡等基本信息，避免重復錄入；④異常預警：在開立高風險藥物（如胰島素）時，系統(tǒng)自動提示患者當前血糖值及推薦劑量；⑤多屏協(xié)同：醫(yī)生站支持雙屏顯示（主屏為病歷，副屏為影像），避免頻繁切換窗口。19.簡述醫(yī)學知識圖譜的構建流程，并說明其在臨床決策支持中的應用價值。構建流程：①知識抽?。簭慕Y構化數(shù)據(jù)（如UMLS術語庫）、半結構化數(shù)據(jù)（如臨床指南的XML文檔）、非結構化數(shù)據(jù)（如醫(yī)學教科書、論文）中提取實體（如“疾病”“藥物”）、關系（如“藥物-治療-疾病”）、屬性（如“藥物-劑量-500mg”）；②知識融合：解決實體沖突（如同一種疾病的不同名稱“慢阻肺”與“慢性阻塞性肺疾病”），通過實體對齊（如利用SNOMEDCT映射）實現(xiàn)知識統(tǒng)一；③知識存儲：采用圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）存儲