上市药物与新药研发知识图谱

上市药物知识图谱和新药研发知识图谱的设计与构建，获取药物研发“科研资助-术语集合-数据库-学术论文-临床试验-专利技术-临床指南-市场监管”千万级医药全产业链多源数据；利用基于规则和深度学习的自然语言处理工具结合生物医学本体、实现数亿级实体和关系的抽提及对齐；融合“分子、细胞、组织器官、个体、人群、社会环境”纵深大数据设计“基因组-表型组-暴露组”多组学整合的新药研发知识图谱模式层；建立亿级上市药物与新药研发知识图谱数据仓库，用于数据挖掘，监测，以及知识图谱可视化。面向新药研发证据挖掘和因果推断等应用场景，为新药研发知识生成与评估大模型提供基础语料库和高质量训练集，为面向新药研发的搜索引擎提供数据-知识联合的数据基础。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集构建了上市药物与新药研发知识图谱，整合了从科研资助到市场监管的医药全产业链多源数据，通过规则与深度学习结合的自然语言处理工具及生物医学本体，实现了数亿级实体和关系的抽取与对齐。其融合多组学数据设计模式层，建立了亿级数据仓库，可用于数据挖掘、监测与可视化，并为新药研发知识生成与大模型训练提供高质量语料库和训练集。