电子病历知识图谱应用 “知识图谱”的应用|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

“知识图谱”的应用

知识图谱（Knowledge Graph）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。近来，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界已经引起了足够的重视。

随着人工智能的技术发展与应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于很多行业与领域，如智能搜索、智能问答、个性化推荐人机交互对话系统等领域。

知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。知识图谱是由一条条知识组成的“链网”，相互关联，构筑成一个类人脑的信息处理结构，并且具有近乎无限的信息扩充空间和成长性，能够让计算机更好地储存、组织、管理和利用海量的信息。

知识图谱最大的价值在于能够让人工智能具备认知能力和逻辑能力，进而实现智能分析、智能搜索、人机交互等场景应用，知识图谱的这一优势是人工智能在金融、医疗、司法等领域得以落地应用的核心环节。

知识图谱的行业应用，比如在智能搜索方面，会让内容更加精准。拥有海量数据的互联网行业，无疑是在知识图谱应用方面走在各行业前列。各大互联网巨头，通过构建自身生态闭环，让数据在生态中产生、消化、再产生，源源不断地完善自身的知识图谱和知识库，让搜索引擎拥有了更精准的分析能力，能够更好地识别人类语言中的关键信息，为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。

在医疗行业，研发新药的成本高，周期长。基于这样的现状，在欧盟第七框架下的开放药品平台OpenPhacts项目，利用来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果以及各种开放数据。在医疗行业，还可通过整合大量医疗文献和书籍以及各种电子病历来获取海量高质量的医疗知识，向医护人员提供辅助临床决策。

知识图谱的逻辑结构是类人脑模式，为“可解释的人工智能”提供了全新的视角和机遇，让人们可以理解和运作社会中复杂的系统，提升人们驾驭科技的能力。人类与机器的交互将更加自然、有预见性、有情感性。对于企业而言，产品和服务将具备认知能力，这将对企业产生颠覆性影响，将重塑其所处行业的形态，革新行业的各个关键环节。

相信未来越来越多的知识工作将逐步被机器所代替，知识图谱将赋能认知智能，推动人工智能广泛且多样化应用落地，进而对社会结构产生深远的影响。

来源：光明日报

作者：凌霞（中国电子学会高级咨询师，博士）

声明：本文图片来源于“东方IC”

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之江实验室发布系列研究成果聚焦智能科学与技术

中新网杭州9月2日电(钱晨菲)9月2日，之江实验室智能科学与技术系列成果发布会在浙江杭州举行，对外集中公布其在智能感知、智能网络、智能计算、智能系统等研究方向的最新科研进展，多项研究成果已进入产业转化阶段。

位于杭州的之江实验室成立于2017年9月，是中国最早成立的混合所有制的新型科研机构之一。该实验室以人工智能与网络信息为主要研究方向，开展重大前沿基础研究和关键技术攻关，推进前沿基础研究和应用技术研究的有机互动和深度融合。

为解决在体亚细胞量级的病理研究和多器官诊疗一体化的难题，之江实验室联合国内优势研究力量，自主研制了超细径高分辨立体显微内窥成像系统。

成果发布会现场。之江实验室供图

项目负责人、超级感知研究中心副主任杨青介绍：“我们已实现了微米量级的成像，突破了大视场共聚焦拼接、多模态集成封装、高精度立体图像重建及智能分析等多项核心技术，建立了基于显微内镜的在体组织病理学诊断临床评价方法，并研制了具有自主知识产权的国产关键核心部件。”

目前，超细径电子内窥镜样机已进入产业化阶段。未来，这套系统将实现多器官在体“光活检”，填补国际空白，为消化道癌症的早期诊断和手术治疗提供新的技术路径。

多中心智能医学信息平台则是首个进入之江实验室数字健康成果转化基地的重大项目。

“我们从‘沉睡’在不同医疗机构的海量医疗数据中打捞出有用信息，实现对肾脏病、肺癌、肠癌、小儿抽动症等疾病的早期筛查，为这类疾病的高精尖医学研究和临床实践提供支撑。”项目负责人、网络健康大数据研究中心主任李劲松说。

目前，上述平台已接入浙江省内多家大型三甲医院，覆盖1400余万患者的真实诊疗数据，并构建了超大规模完整电子病历知识图谱，实现了原始数据不出医疗机构情况下，多中心临床信息共享及深度利用。平台自主研发的同态加密方法与国外同类技术相比，数据安全性提升1024倍，处理速度提升10倍以上。经临床示范应用，该平台整体技术水平领先国际同类技术，是全球医学信息领域的中国领导力量。

成果发布会现场。之江实验室供图

巨量的视频数据如何快速理解？之江实验室分布式智能视觉平台依托自研的多种人体特征描述模型和视频新型分析算法，实现视频增强、目标跟踪检测、目标跨镜识别、行为分析和场景理解等功能。

“我们打破了视频分析依赖‘人脸特征’‘场景配合’和‘目标配合’的应用现状，在实战化复杂场景下，取得了较好的视频识别效果。”项目负责人徐晓刚说，分布式智能视觉平台在暗光、强对比度下目标检测准确率大于95%，基于视频的行为检测准确率大于90%，处于国内领先水平。除了智能视觉技术的突破外，该平台还利用端边云分布式计算技术，有效提高了视频计算速度，实现视频分析的任务高实时调度以及数据资源在端、边、云上的高效共享，将算力成本降低了10倍以上。

此外，在无人驾驶领域，之江实验室智能驾驶虚拟仿真测试与训练平台项目团队研发了高质量、开放的智能驾驶仿真测试平台，通过数字孪生与泛化衍生技术，提供高价值测试的极限案例，是国内目前提供极限测试案例最齐全的平台之一，包括雨天雷达失效、路中车辆翻倒、行道树倒塌等现实中“可遇不可求”的极端危险案例，有效提升无人车驾驶算法的道路驾驶安全性和智能驾驶能力。(完)

来源：中国新闻网