目的:生物医学实体是包含在医学科研文献中出现的疾病、药物、基因等名称、术语或概念,即一种文献内含知识,了解其相互关联对于科学研究意义重大。然此类知识被大量淹没于文献海洋,亟需一种有效知识管理方式将之快速地展现给科研人员。鉴于此,本研究拟基于科研文献挖掘开展疾病与药物实体关联研究。方法:1.文献分析法通过搜集、鉴别、整理相关文献,分析当前国内外相关研究历史、现状及存在的问题。在阅读、整理、归纳、分析这些文献材料的基础上,借鉴他人的研究成果,从而形成自己的研究框架。2.编程语言和数据库技术利用Java和Python等程序设计语言和数据库技术将上述PubMed ID相关的文献信息下载,进行批量数据有序化,并在MySQL数据库中分别建库。3.生物实体识别方法使用基于词典的匹配方法识别疾病实体与药物实体。4.信息计量学方法利用Python自编程序语言,基于信息计量学中的共现关系构建疾病与药物实体共现网络,并运用词频分析和共词分析进行疾病与药物实体关联分析。5.社会网络分析方法利用社会网络分析工具Pajek对共现网络进行宏观和微观层次的指标分析。微观指标层次进行中心度(点度中心度、接近中心度、中介中心度)等指标的对比分析。最后利用Gephi对共现网络进行可视化分析。结果与结论:本研究所使用的生物医学实体识别及关联发现方法能够帮助科研人员从大规模的生物医学文本中快速探测被隐藏的关联,具有良好的推广性,也同样适用于疾病-基因、基因-药物等其他生物医学实体之间的分析。