摘要：随着互联网技术的不断迭代更新，对海量数据的语义理解变得越来越重要。知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，医学是知识图谱应用较广的垂直领域之一，医学知识图谱的构建也是目前国内外人工智能领域研究的热点。从医学知识图谱本体构建出发，依次对命名实体识别、实体关系抽取、实体对齐、实体链接、知识图谱存储、知识图谱应用进行综述，详细介绍了近年来医学知识图谱构建过程中涉及的难点、现有技术、挑战及未来研究方向，并介绍了医学知识图谱应用，最后对未来发展方向进行了展望。
关键词：医学知识图谱;构建;关键技术;研究进展
1 引言
人工智能的发展已经进入快车道，作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能技术正在深入各行各业，悄无声息地改变着人们日常生活的方方面面。知识图谱是由谷歌（Google）公司在提出的一个概念，本质上是语义网的知识库。知识图谱由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体与实体之间的关系，这是最直观、最易于理解的知识表示和实现知识推理的框架，奠定了第三代人工智能研究的基础。
目前，医学是知识图谱应用较广的垂直领域之一，也是目前国内外人工智能领域研究的热点。医学知识图谱在临床诊断、治疗、预后等方面均可发挥较大的作用。高效地将知识图谱应用于医学领域将给人类的医疗卫生带来革命性的变化。由于医学领域数据的特殊性，医学知识图谱的构建也面临不少机遇与挑战。
本文对医学知识图谱构建的关键技术及应用进行了全面的梳理，对各类公共数据集、处理医学问题的特异性难点及现有解决办法进行了综述。通过阅读本文，可以了解医学知识图谱的发展现状、未来发展方向以
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