知识图谱整合：标识符匹配远远不够

生物医学知识图谱（如PrimeKG、Hetionet）在药物发现和电子健康记录分析中至关重要。然而，一项发表在medRxiv的预印本研究指出，当前整合这些图谱的主流方法——标识符匹配——存在严重缺陷。

研究人员发现，实际节点重叠率仅1-23%，大量概念无法直接对齐。更糟的是，当使用替代方法时，80%的替换会导致语义不匹配，包括同形异义词、子类误配等。

该研究呼吁开发更鲁棒的整合策略，并警告社区在未验证语义对齐的情况下，下游应用可能产生误导性结果。