METHODOLOGY V2.4
我们如何构建人体知识图谱
宁泰健康谱图不是内容农场。我们通过结构化的知识建模、多维证据分级与同行评审流程，将零散的生理学研究转化为可验证、可关联的人体数字图谱。
71
核心实体
103
逻辑关系
39
引用文献
构建哲学 / Philosophy
psychology
理解优先于建议
不提供盲目的操作指令，而是解释底层生理机制，赋能用户自主决策。
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来源优先于观点
每一个断言都必须溯源至同行评审的期刊文献或官方指南，而非博主观点。
hub
关系优先于孤立知识
知识不是孤岛。我们专注于挖掘心率、代谢与神经系统之间的动态反馈回路。
update
长期维护优先于扩张
宁可保持精简，也要确保已发布的每一个节点都经过持续的证据跟踪与更新。
知识抽象模型
从原始研究到图谱节点的五层转化流程
1
Question
定义生理核心问题
2
Metric
提取可度量指标
3
Formula
建立数学演算逻辑
4
Reference
关联临床证据分级
5
Relationship
映射至图谱节点
评审与发布生命周期
STAGE 01
原始研究 (Research)
从 PubMed, Nature, NEJM 等核心数据库检索生理学、运动医学的最新元分析。由医学背景编辑进行初步筛选与摘要提取。
STAGE 02
交叉验证 (Verification)
核心结论需通过至少三个独立数据源的交叉引用。若存在争议性结论，需特别标注并列出对立观点。
STAGE 03
同行评审 (Expert Review)
外部专家顾问团（覆盖生物力学、临床营养、心内科等领域）对知识节点的逻辑准确性进行最后一轮审核。
STAGE 04
维护与版本控制 (Maintenance)
发布的节点并非永久不变。随科学共识演进，所有节点通过 Git-style 版本历史进行追踪，确保透明度。
证据分级标准
我们采用类似 Oxford CEBM 的分级体系，严格标记每一项知识的可靠程度。
A
官方临床指南 / 系统评价
如 WHO, AHA, ACSM 发布的核心指南
B
随机对照试验 / 大型队列研究
高样本量的原始临床研究结论
C
非随机对照研究 / 个案分析
具有参考价值但统计学效能较低的研究
D
教育类参考文献 / 专家共识
经典教材或非学术性专业共识
数据质量看板
94.2%
验证覆盖度
100%
出处追溯
0
孤立实体
88%
同行评审率
数据实时更新。所有质量指标均由自动化监测脚本对知识库后端进行实时采集。
帮助理解，而不是替用户下判断
我们相信透明的科学逻辑。通过展示每一个结论的推导过程与证据来源，我们希望让用户在面对纷杂的健康信息时，拥有一双基于理性的审视之眼。