基于知识图谱的生物医学论文临床转化分析-（理论、方法与应用）

 及时发现具有高临床价值的生物医学成果、促进其尽早转化，对于科研资源分配、科学政策制定以及人类健康促进等具有重要意义。生物医学论文是生物医学研究成果的主要表现形式之一，因此对其进行及时、合理的临床转化分析十分必要。如今数量庞大、增长迅速的生物医学论文，一方面为其临床转化分析提出了挑战，另一方面也为生物医学论文临床转化分析理论和方法研究提供了充足的数据资源。本书从转化过程的视角分析了生物医学论文临床价值的显现机理，在此基础上，提出了三个生物医学论文的临床转化分析理论框架。在方法和实证方面，本书提出了一个基于知识图谱的生物医学论文临床转化分析的方法框架，该框架由四个子方法组成：（1）融合多源数据的生物医学知识图谱构建方法；（2）基于知识图谱和表示学习的生物医学论文转化位置计算方法；（3）基于知识图谱和多特征融合的生物医学论文转化概率和转化强度预测方法和（4）验证性应用方法。同时，本书在实际科研问题和场景下，利用案例分析、统计分析等方法，探讨了前文提出的理论和方法的正确性和有用性。具体地，本书在药物研发、学术论文评价和学术搜索三个方面，展示了生物医学论文临床转化分析理论和方法的应用前景和价值。

 及时发现具有高临床价值的生物医学成果、促进其尽早转化，对于科研资源分配、科学政策制定以及人类健康促进等具有重要意义。生物医学论文是生物医学研究成果的主要表现形式之一，因此对其进行及时、合理的临床转化分析十分必要。如今数量庞大、增长迅速的生物医学论文，一方面为其临床转化分析提出了挑战，另一方面也为生物医学论文临床转化分析理论和方法研究提供了充足的数据资源。本书从转化过程的视角分析了生物医学论文临床价值的显现机理，在此基础上，提出了三个生物医学论文的临床转化分析理论框架。在方法和实证方面，本书提出了一个基于知识图谱的生物医学论文临床转化分析的方法框架，该框架由四个子方法组成：（1）融合多源数据的生物医学知识图谱构建方法；（2）基于知识图谱和表示学习的生物医学论文转化位置计算方法；（3）基于知识图谱和多特征融合的生物医学论文转化概率和转化强度预测方法和（4）验证性应用方法。同时，本书在实际科研问题和场景下，利用案例分析、统计分析等方法，探讨了前文提出的理论和方法的正确性和有用性。具体地，本书在药物研发、学术论文评价和学术搜索三个方面，展示了生物医学论文临床转化分析理论和方法的应用前景和价值。

李信，男，博士，华中科技大学（同济医学院）医药卫生管理学院教师，武汉大学信息检索与知识挖掘研究所成员。2011年考入华中科技大学信息管理与信息系统（医学）专业，2015年保研武汉大学信息管理学院情报学专业就读，导师陆伟教授，2021年获管理学博士学位。2018.11至2020.12经国家留学基金委资助赴美国德克萨斯大学奥斯汀分校和印第安纳大学布卢明顿分校联合培养。近年在国内外核心期刊发表论文数十篇，专著一本。参与国家社会科学重大基金、国家自然科学基金等纵向项目多项，参与大型横向项目数项。曾获湖北省社会科学优秀成果奖（三等）、武汉大学研究生“十大学术之星”、中国科技信息资源管理与服务年会（COINFO2016）优秀论文奖、武汉大学信息管理学院优秀共产党员称号等荣誉。

绪论

  节  选题背景与研究意义

  第二节  国内外研究现状分析

  第三节  研究目的、研究框架和研究方法

  第四节  研究创新点与章节安排

章  相关概念和理论基础

  节  生物医学论文

  第二节  转化医学模型

  第三节  知识流动与知识转化

  第四节  表示学习模型

  第五节  机器学习模型

第二章  生物医学论文临床转化分析指标及方法框架

  节  生物医学论文临床价值的显现机理

  第二节  生物医学论文临床转化分析指标

  第三节  基于知识图谱的生物医学论文临床转化分析方法框架

  第四节  本章小结

第三章  融合多源数据的生物医学知识图谱构建

  节  构建背景

  第二节  多源数据集

  第三节  实体和实体属性

  第四节  实体消歧

  第五节  实体关系

  第六节  存储与更新

  第七节  本章小结

第四章  生物医学论文的转化位置计算和分析

  节  实验数据和预处理

  第二节  基于知识图谱和实体表示学习的论文转化位置计算

  第三节  基于知识图谱和文档表示学习的论文转化位置计算

  第四节  结果分析

  第五节  本章小结

第五章  生物医学论文的转化概率和转化强度预测

  节  难点和可行性分析

  第二节  探索性数据分析

  第三节  训练数据和测试数据

  第四节  特征构建

  第五节  机器学习模型

  第六节  实验及结果

  第七节  本章小结

第六章  生物医学论文临床转化分析在科研问题中的应用

  节  生物医学论文临床转化分析在药物研发中的应用

  第二节  生物医学论文临床转化分析在学术论文评价中的应用

  第三节  生物医学论文临床转化分析在学术搜索中的应用

  第四节  本章小结

结语

附录A  PubMed中论文的文献类型汇总表

附录B  9个生物医学研究主题的文献检索策略

参考文献

 及时发现具有高临床价值的生物医学成果、促进其尽早转化，对于科研资源分配、科学政策制定以及人类健康促进等具有重要意义。生物医学论文是生物医学研究成果的主要表现形式之一，因此对其进行及时、合理的临床转化分析十分必要。如今数量庞大、增长迅速的生物医学论文，一方面为其临床转化分析提出了挑战，另一方面也为生物医学论文临床转化分析理论和方法研究提供了充足的数据资源。本书从转化过程的视角分析了生物医学论文临床价值的显现机理，在此基础上，提出了三个生物医学论文的临床转化分析理论框架。在方法和实证方面，本书提出了一个基于知识图谱的生物医学论文临床转化分析的方法框架，该框架由四个子方法组成：（1）融合多源数据的生物医学知识图谱构建方法；（2）基于知识图谱和表示学习的生物医学论文转化位置计算方法；（3）基于知识图谱和多特征融合的生物医学论文转化概率和转化强度预测方法和（4）验证性应用方法。同时，本书在实际科研问题和场景下，利用案例分析、统计分析等方法，探讨了前文提出的理论和方法的正确性和有用性。具体地，本书在药物研发、学术论文评价和学术搜索三个方面，展示了生物医学论文临床转化分析理论和方法的应用前景和价值。

李信，男，博士，华中科技大学（同济医学院）医药卫生管理学院教师，武汉大学信息检索与知识挖掘研究所成员。2011年考入华中科技大学信息管理与信息系统（医学）专业，2015年保研武汉大学信息管理学院情报学专业就读，导师陆伟教授，2021年获管理学博士学位。2018.11至2020.12经国家留学基金委资助赴美国德克萨斯大学奥斯汀分校和印第安纳大学布卢明顿分校联合培养。近年在国内外核心期刊发表论文数十篇，专著一本。参与国家社会科学重大基金、国家自然科学基金等纵向项目多项，参与大型横向项目数项。曾获湖北省社会科学优秀成果奖（三等）、武汉大学研究生“十大学术之星”、中国科技信息资源管理与服务年会（COINFO2016）优秀论文奖、武汉大学信息管理学院优秀共产党员称号等荣誉。