2021-03-05 16:36:59

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

医疗知识图谱是通过将疾病临床表现、疾病治疗、医药处方等信息进行整合关联,为药品控费、大病筹款等领域提供支持。

医疗知识图谱覆盖99%诊断库、医疗保障目录库和全国95%以上各类医院及鉴定机构。同时,对疾病和药品进行了名称归一化处理,覆盖1万多种疾病名称,可实现医疗数据流半自动化处理及知识图谱全生命周期管理。

介绍

医疗知识图谱,智能+医疗三要素是语言、知识、决策。从文本或者语言中构建知识图谱,基于知识图谱理解辅助决策,知识图谱是智能+医疗的基石。再利用知识图谱+医疗的核心技术是病历后结构化和标准化,基于医疗知识图谱的推理和决策,从高质量数据源去构建一个知识图谱。

截至目前,在医疗知识图谱领域,约50万医学概念,超过169万医学术语库,超过398万医学关系库,以及52万医学属性值对,涵盖了绝大部分药品、疾病、科室与检查,规模体量达国际领先水准。

可以预见的是,随着医疗知识图谱的不断丰富,云知声可以将更多的病历自动生成和质控方案落地到更多科室。

医疗知识图谱不仅能够应用于医疗AI,还可以在保险理赔、药品控费、大病筹款的风控等多个领域。目前国内已经有保险公司、医疗机构联合人工智能研究机构研发出多个医疗知识图谱,但大多聚焦在各自的垂直领域,很难将临床表现、疾病治疗、医药处方、药品控费等领域的知识点关联起来,同时很多知识图谱停留在数据的采集、清洗和整理阶段,并没有实现数据的结构化,要达到大规模运算的要求还有很大距离。

分类

1、医学知识图谱

2、疾病知识图谱

3、中药方剂知识图谱

4、中医经方知识图谱

5、中医临床知识图谱

6、新冠肺炎疫情知识图谱

应用

医疗知识图谱,根据病人的病情特征、电子病历、历史用药、药物成分、临床试验、保险情况等多维数据绘制以用户为中心的图数据,从而实现智能诊断,提高诊断效率和准确性,共享医疗资源。

医疗知识图谱, · 智能诊断· 电子病历· 医保&保险分析。


医疗知识图谱,知识图谱包括医疗在内的多个行业也将是知识图谱大展身手的领域。

例如,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,利用了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。

目前医学知识图谱技术在疾病风险评估、智能辅助诊疗、医疗质量控制及医疗知识问答等智慧医疗领域都有着很好的发展前景。例如针对新冠肺炎开发的医助系统,新冠肺炎知识图谱可用于计算问句之间的相似度以及辅助解答用户提问。

虽然医疗是个典型的以异构数据为主的行业,多源异构数据的融合在实际应用场景中确实更复杂,而且涉及到的数据集往往数据质量本身也有问题,相对而言构建知识图谱也更难一些,但总体来说,目前构建医疗知识图谱已不存在太大技术上的难题,更重要的是将挖掘更多应用场景,构建出质量更好、更好用的知识图谱。

医疗知识图谱进一步提升智能问诊、特药推荐等服务质量的基础。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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