可將醫學知識圖譜構建技術歸納為五部分，即醫療知識的表示、抽取、融合、推理以及質量評估。透過從大量的結構化或非結構化的醫學資料中提取出實體、關係、屬性等知識圖譜的組成元素，選擇合理高效的方式存入知識庫。
1）醫學知識表示。知識表示是為描述世界所做的一組約定，是知識符號化、 形式化、模式化的過程，主要研究計算機儲存知識的方法， 其表示方式影響系統的知識獲取、儲存及運用的效率。在醫療領域，實體維度包括疾病、症狀、檢查、檢驗、體徵、藥品等等醫學名詞，甚至醫生、科室、醫院也可以納入範疇。關係是指實體間的關係，比如，針對疾病和症狀，關係可有“包含關係”，“不包含關係”，甚至“金標準關係”（比如，所有炎症都會帶來發熱，這就是金標準）。疾病和醫生可以定義“醫生擅長治療疾病”，醫生和醫院可以定義“歸屬於關係”等等。這些都是知識圖譜的構成。
2）醫學知識融合。在醫療領域，Dieng-Kuntz 等人將醫療資料庫轉換為醫療本體，然後對其他文字語料使用半自動的語言工具進行語義提取，在人工控制下對本體進行擴充套件和補全，並用啟發式規則自動建立知識的概念層次。Baorto 等人將資料來源新增到臨床資訊系統時先確定資料的控制術語是否已經存在，然後將新術語新增到 MED( Medical Entities Dictionary)，同時建立審計流程以保證引入資料的一致性。
3）醫學知識推理。醫學知識圖譜必須處理大量重複矛盾的資訊，這就增加了構建醫學推理模型的複雜性。 傳統的知識推理方法有基於描述邏輯（Description Logic， DL）推理，基於規則推理（Rule-based Reasoning，CBR）與基於案例推理（Case-based Reasoning，CBR）等等。Bousquet C 等人使用基於 DAML+OIL 描述邏輯執行術語推理來改進藥 物警戒系統中訊號檢測；Chen R 等人採用 RBR 方法開發出糖尿病診斷系統以提供用藥建議；CARE-PARNER 系統則是基於CBR給出診斷結果與治療方案等等。
4）質量評估。醫學領域，本體評估方法因應用場景而異：Clarke 等人使用基於任務評估方法來分析基因本體的從 2004 至 2012 年的效能；Bright 等使用本體設計原則和領域專家審查意見 作為指標來評估本體在抗生素決策支援系統中的效果；Gordon 等透過將電子病歷，診斷案例和臨床實踐等來構造“黃金標準”來評估，改進傳染疾病本體 BCIDO等。為方便使用者進行本體評估和加快本體評估自動化程序，本體評估工具封裝了評估方法。不同的工具從不同的視角對本體的不同指標進行評估。針對評估的側重點，選擇合適的工具才能對本體作出 符合應用要求的評估。 比較常用的本體評估工具有：ODEval，OOPS，OntoManager，Core等。除了醫學本體，醫學知識圖譜還涵蓋其他複雜多樣的資訊，因此，質量評估還包括對資料質量， 專家資訊，知識庫等方面進行評估。
可將醫學知識圖譜構建技術歸納為五部分，即醫療知識的表示、抽取、融合、推理以及質量評估。透過從大量的結構化或非結構化的醫學資料中提取出實體、關係、屬性等知識圖譜的組成元素，選擇合理高效的方式存入知識庫。
1）醫學知識表示。知識表示是為描述世界所做的一組約定，是知識符號化、 形式化、模式化的過程，主要研究計算機儲存知識的方法， 其表示方式影響系統的知識獲取、儲存及運用的效率。在醫療領域，實體維度包括疾病、症狀、檢查、檢驗、體徵、藥品等等醫學名詞，甚至醫生、科室、醫院也可以納入範疇。關係是指實體間的關係，比如，針對疾病和症狀，關係可有“包含關係”，“不包含關係”，甚至“金標準關係”（比如，所有炎症都會帶來發熱，這就是金標準）。疾病和醫生可以定義“醫生擅長治療疾病”，醫生和醫院可以定義“歸屬於關係”等等。這些都是知識圖譜的構成。
2）醫學知識融合。在醫療領域，Dieng-Kuntz 等人將醫療資料庫轉換為醫療本體，然後對其他文字語料使用半自動的語言工具進行語義提取，在人工控制下對本體進行擴充套件和補全，並用啟發式規則自動建立知識的概念層次。Baorto 等人將資料來源新增到臨床資訊系統時先確定資料的控制術語是否已經存在，然後將新術語新增到 MED( Medical Entities Dictionary)，同時建立審計流程以保證引入資料的一致性。
3）醫學知識推理。醫學知識圖譜必須處理大量重複矛盾的資訊，這就增加了構建醫學推理模型的複雜性。 傳統的知識推理方法有基於描述邏輯（Description Logic， DL）推理，基於規則推理（Rule-based Reasoning，CBR）與基於案例推理（Case-based Reasoning，CBR）等等。Bousquet C 等人使用基於 DAML+OIL 描述邏輯執行術語推理來改進藥 物警戒系統中訊號檢測；Chen R 等人採用 RBR 方法開發出糖尿病診斷系統以提供用藥建議；CARE-PARNER 系統則是基於CBR給出診斷結果與治療方案等等。
4）質量評估。醫學領域，本體評估方法因應用場景而異：Clarke 等人使用基於任務評估方法來分析基因本體的從 2004 至 2012 年的效能；Bright 等使用本體設計原則和領域專家審查意見 作為指標來評估本體在抗生素決策支援系統中的效果；Gordon 等透過將電子病歷，診斷案例和臨床實踐等來構造“黃金標準”來評估，改進傳染疾病本體 BCIDO等。為方便使用者進行本體評估和加快本體評估自動化程序，本體評估工具封裝了評估方法。不同的工具從不同的視角對本體的不同指標進行評估。針對評估的側重點，選擇合適的工具才能對本體作出 符合應用要求的評估。 比較常用的本體評估工具有：ODEval，OOPS，OntoManager，Core等。除了醫學本體，醫學知識圖譜還涵蓋其他複雜多樣的資訊，因此，質量評估還包括對資料質量， 專家資訊，知識庫等方面進行評估。