《imit白皮书：医学知识图谱：医学人工智能的基石（44页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《imit白皮书：医学知识图谱：医学人工智能的基石（44页）.pdf（44页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、医学知识图谱：医学人工智能的基石Medical Knowledge Graph：Cornerstone of Medical AI知识是人类智能的象征，知识对人工智能而言有着同样重要的意义。知识表示、获取和应用一直是人工智能的重要研究方向，知识图谱则是随着人工智能的历史逐渐发展和演变出的一个概念。医学被认为是人工智能可以大显身手的领域之一，医学知识图谱也是近年来医学人工智能行业关注的焦点之一。医学知识图谱可以作为底层数据，应用于医学领域的语义搜索、知识问答、临床决策支持等场景。如何根据医学知识的特点，设计和构建符合医学专业逻辑的知识图谱，是医学知识图谱能更好应用的关键。本期导读imit 数字医

2、学知识中心imit 数字医学知识中心胡 冉林云云赵 童卡德热亚买买提肖 雪赵芳君徐美兰朱烨琳IMIT白皮书2021 年10月 第22期医学知识图谱：医学人工智能的基石1内容摘要(一)知识图谱概述知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法，由节点和边组成，三元组是知识图谱的基本表示形式。在逻辑上可将知识图谱分为模式层和数据层。按领域可将知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱，医学知识图谱是一种重要的领域知识图谱。(二)知识图谱发展历史回溯知识图谱的发展历史可以发现，语义网络、本体、万维网、语义网和链接数据等概念都与其有千丝万缕的联系。在人工智能领域，知识图谱是语义网络

3、和本体等概念的延伸。同时，在知识图谱中也可以看到万维网、语义网和链接数据等互联网的基因。(三)国内外主流知识图谱介绍在通用知识图谱领域，国内外发展早、积累多，国内起步晚，但在近些年也有大量的项目积累。在医学知识图谱领域，国内在数据规模、维护模式和知识整合层面相较于国外都还有一定的差距。(四)医学知识图谱的特点医学知识有术语多样化、知识分散、知识复杂和质量参差不齐等特点，这些特点也使医学知识图谱在知识表示、知识获取和知识应用三个层面需有一些特殊的设计与考量。(五)医学知识图谱的构建医学知识图谱的构建和通用知识图谱类似。在构建流程上，可以分为知识建模、知识抽取、知识融合、知识存储和知识推理；在构建

4、方式上，可分为机器构建和人工构建。在医学知识图谱的构建中，如何平衡人工与机器的参与度，选取合适的技术方法是关键。(六)医学知识图谱的应用现阶段，医学知识图谱的主要应用方向为语义搜索、知识问答和临床决策支持，同时在一些新领域，如辅助药物研发和公共卫生事件应对，知识图谱也逐渐显示出其优势。(七)医学知识图谱的未来展望随着行业应用的深入，医学知识图谱未来在数据数量、数据质量、标准化程度和知识分级等方面应有更高的要求。医学知识图谱是医学人工智能的基石，如何准确定位，选取出适合的知识，设计恰当的构建路线，采用合适的构建技术，营造良好的行业共享互动生态是医学知识图谱未来发展的重点。IMIT白皮书2021

5、年10月 第22期医学知识图谱：医学人工智能的基石2研究简介(一)研究背景知识图谱概念自提出以来，引起了人工智能行业内的广泛关注，越来越多的通用和领域知识图谱项目也逐渐落地。医学领域的知识和知识应用场景相较于其他领域有其特殊性，如何吸取其他领域知识图谱的项目经验，总结出一套符合医学逻辑的知识图谱构建流程和应用方式，是知识图谱在医学领域的应用能真正落地的关键。(二)研究目标通过对医学领域的深入研究，归纳出医学知识图谱的特点，梳理医学知识图谱的主要构建流程和方式，总结医学知识图谱的主要应用方向，并对医学知识未来的发展提出相关展望。希望通过本期白皮书，能够为国内医学知识图谱的发展提供参考。(三)研究

6、方法本研究通过对国内外相关文献和资料进行检索和整理归纳分析，同时对国内有代表性的开展医学人工智能和医学知识图谱相关企业进行调研，深入了解医学知识图谱行业的发展状况。(四)浙江数字医疗卫生技术研究浙江数字医疗卫生技术研究院（简称“数研院”，imitTM）是中国首家致力于数字与信息化技术在医疗卫生健康服务领域研发与应用的专业性非营利研究机构（NPO/NGO），院长为杨胜利院士，理事长为李兰娟院士，常务副院长为郑杰先生。数研院聚集众多业内的资深院士和专家学者、全球著名的医疗保健设备厂商、国内外领先的行业软件企业来共同从事该领域的研究开发、顾问咨询、认证评估、国际合作、成果转化等工作，并引领政、产、学