首先，数据收集与整合是构建知识图谱的基石。从海量的医疗文献、临床指南、医学教材、病历记录以及各类医学数据库中广泛采集数据。这些数据来源多样，涵盖了疾病症状、诊断方法、治疗方案、药物信息、检查结果等众多医疗相关实体及其相互关系。通过数据清洗和预处理，去除噪声数据和重复信息，确保数据的准确性和一致性，将其转换为统一的格式，为后续知识图谱的构建奠定坚实基础。
接下来是知识图谱的构建过程。利用自然语言处理技术对收集到的文本数据进行深入分析，识别出医疗领域的各种实体，如疾病名称、症状描述、药物成分、身体部位等，以及实体之间的关系，例如“疾病 - 症状”关系、“药物 - 适应症”关系、“检查方法 - 疾病诊断”关系等。通过定义本体模型，明确实体的类型和属性，以及关系的语义和约束条件，将这些实体和关系组织成一个结构化的图模型，形成医疗知识图谱的核心架构。同时，采用图数据库对知识图谱进行高效存储，以支持快速的数据查询和复杂的图计算操作。