(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210552510.4 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 神州医疗科技股份有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路6 6 号16层1901室 (72)发明人 谈佳凌　王瑞国　汤晨晓　张林　 许娟　 (74)专利代理 机构 北京星通盈泰知识产权代理 有限公司 1 1952 专利代理师 夏晶 (51)Int.Cl. G16H 50/30(2018.01) G16H 50/70(2018.01) G16H 10/60(2018.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的 预测方法及装置 (57)摘要 本申请提出一种基于知识图谱的肝癌术后 复发风险的预测方法及装置， 属于医疗数据预测 领域， 其中方法包括： 针对患者数据进行预处理， 得到预处理后数据； 针对所述预处理后数据， 构 建包含肝癌复发相关影 响因素、 肝癌指标和患者 数据的知识图谱； 采用XLNet训练模型对所述知 识图谱中实体、 关系进行训练， 得到患者实体和 关系的表征向量； 根据所述患者实体和关系的表 征向量， 采用XGB算法进行预测， 并用MSE作为损 失函数， 将损失函数最小的对应预测值， 作为肝 癌术后复发风险的预测值。 系统包括： 数据预处 理模块、 知识图谱构建模块、 知识表征训练模块 以及手术后复发风险预测模块。 本申请提高了风 险预测的可靠程度。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114822852 A 2022.07.29 CN 114822852 A 1.一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 针对患者数据进行 预处理， 得到预处 理后数据； 针对所述预处理后数据， 构建包含肝癌复发相关影响因素、 肝癌指标和患者数据的知 识图谱； 采用XLNet训练模型对所述知识图谱中实体、 关系进行训练， 得到患者实体和关系的表 征向量； 根据所述患者实体和关系的表征向量， 采用XGB算法进行预测， 并用MSE作 为损失函数， 将损失函数最小的对应预测值， 作为 肝癌术后复发风险的预测值。 2.如权利要求1所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测方法， 其特征在于， 所 述知识图谱利用属性图表示， 即图数据库Neo 4J实现的图结构表示模型。 3.如权利要求2所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测方法， 其特征在于， 所 述图结构表 示模型包括： 肝癌通过关系 与N个参数相连接； N个参数分别通过不同的映射与M 个特征相连接； M个特 征通过关系分别与P个病理相连接 。 4.如权利要求1所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测方法， 其特征在于， 所 述构建包 含肝癌复发相关影响因素、 肝癌指标和患者数据的知识图谱， 包括如下步骤： 对预处理后的数据进行SpERT模型训练， 获得肝癌及对应肝癌指标之间关系的表征向 量， 并采用已经训练完成的SpERT模型对肝癌及对应肝癌指标进行实体、 关系和属性抽取， 得到抽取 结果； 对抽取出结果进行数据离散化、 相同字段单位归一化、 实体的标准化， 得到标准化后结 果； 将标准化后结果与肝癌复发相关影响因素进行映射， 将映射后的结果也作为实体， 得 到最终的三元组， 所述最终的三元组作为包含肝癌复发相关影响因素、 肝癌指标和患者数 据的知识图谱。 5.如权利要求4所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测方法， 其特征在于， 所 述采用已经训练完成的SpERT模 型对肝癌及 对应肝癌指标进 行实体、 关系和属性抽取， 得到 抽取结果， 包括如下步骤： 针对实体进行分类； 对分类后的实体进行 过滤； 对过滤后的实体与实体之间的关系进行分类。 6.一种基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测装置， 包括： 数据 预处理模块、 知识图 谱构建模块、 知识 表征训练模块以及手术后复发风险预测模块； 所述数据预处理模块、 知识图谱构建模块、 知识表征训练模块以及手术后复发风险预 测模块依次顺序相连接； 所述数据预处 理模块用于针对患者数据进行 预处理， 得到预处 理后数据； 所述知识图谱构建模块用于针对所述预处理后数据， 构建包含肝癌复发相关影响因 素、 肝癌指标和患者数据的知识图谱； 所述知识表征训练模块用于采用XLNet训练模型对所述知识图谱中实体、 关系进行训 练， 得到患者实体和关系的表征向量； 所述手术后复发风险预测模块用于根据所述患者实体和关系的表征向量， 采用XGB算权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114822852 A 2法进行预测， 并用MSE作为损失函数， 将损失函数最小的对应预测值， 作为肝癌术后复发风 险的预测值。 7.如权利要求6所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测装置， 其特征在于， 所 述知识图谱构建模块包括： 抽取 单元、 标准化单元、 映射单 元； 所述抽取 单元、 标准化单元、 映射单 元依次顺序相连接； 所述抽取单元用于对预处理后的数据进行SpERT模型训练， 获得肝癌及对应肝癌指标 之间关系的表征向量， 并采用已经训练完成的SpERT模型对肝癌及 对应肝癌指标进 行实体、 关系和属性抽取， 得到抽取 结果； 所述标准化单元用于对抽取出结果进行数据离散化、 相同字段单位归一化、 实体的标 准化， 得到标准 化后结果； 所述映射单元用于将标准化后结果与肝癌复发相关影响因素进行映射， 将映射后的结 果也作为实体， 得到最 终的三元组， 所述最 终的三元组作为包含肝癌复发相关影响因素、 肝 癌指标和患者数据的知识图谱。 8.如权利要求7所述的基于知识图谱的肝癌 术后复发风险的预测装置， 其特征在于， 所 述抽取单元包括： 实体分类子单 元、 过滤子单元、 关系分类子单 元； 所述实体分类子单 元、 过滤子单元、 关系分类子单 元依次顺序相连接； 所述实体分类子单 元用于针对实体进行分类； 所述过滤子单元用于对分类后的实体进行 过滤； 所述关系分类子单 元用于对过 滤后的实体与实体之间的关系进行分类。 9.一种计算机装置， 计算机装置包括： 处理器， 处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1 ‑5中任意一 项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机指令， 其特征在于： 所述计算机指令 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑5中任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114822852 A 3