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醫學知識庫全生態構建,為我國智慧中醫提供新模式

2022-10-20

中醫是中國古代科學的瑰寶,它憑借深厚的文化底蘊與智慧,運用古方和今藥辨證施治,依生命需求而不斷完善、創新、發展。隨著中醫的不斷發展和完善,如今傳統的醫學模式已無法滿足中醫知識的保護和傳承,如何高效傳承海量中醫知識成為當前中醫領域研究的一個熱點話題。

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近年來,大數據與機器學習技術快速發展,人工智能受到了學術界和應用領域的高度重視,與此同時,人工智能技術在中醫藥領域的應用也不斷深入,構建了中醫全生態醫學知識庫,為解決上述問題提供了全新思路。

中醫醫學知識庫,助力傳承海量中醫知識

醫學是一門知識密集型學科,且中醫藥領域又卷帙浩繁,常用常新,如何在病人復雜的病癥面前,快速準確地做出正確的判斷,并制定出合適的治療方案是關鍵。醫學知識庫具有發現隱性知識的功能,這與發掘名老中醫經驗、總結個性化治療規律等中醫藥研究課題有著密切的關系。20世紀80年代,我國醫學知識庫的應用始于中醫專家系統,但至今仍然存在著許多現實問題,如專家經驗的傳承過程漫長、不易普及等,要將個人經驗轉變為普及知識,提升中醫服務能力,還需要借助醫學知識庫等人工智能手段來實現。

然而我國現有的醫學知識庫大多停留在實驗或理論方法探索階段,投入臨床應用者少,同時,由于醫療體系、理論基礎和語言等差異,中醫信息的分析處理不能照搬現代醫學的已有醫學知識庫,因此,加快建設適用臨床場景,與臨床工作流相結合,針對患者個體化信息提供診斷治療建議或預警信息且根據中醫特點建立中醫相關內容的醫學知識庫成為最大需求。

融合中醫知識與人工智能,構建智慧化中醫體系

醫學知識庫是智能化的基礎和保障。中醫醫學知識庫的建設主要包括中醫文獻知識庫建設、中醫古代醫案知識庫建設和中醫臨床數據知識庫建設。中醫醫學知識庫建設是利用人工智能中的命名實體識別、關系抽取和自動摘要等技術,抽取中醫類文獻中的摘要、術語和術語關系信息,構建關系數據庫或圖數據庫。

中醫醫學知識庫內部可以無限制共享,與其他醫學知識庫之間可以進行互相補充,比如將中醫醫學知識庫落地于智慧城市建設,讓人們足不出戶就可以享受部分疾病的在線診斷與治療。而全生態中醫醫學知識庫建設的首選應是將不同數據源的各類異構數據進行數據預處理,針對不同類型數據利用信息抽取、知識圖譜、圖像分割、多變量分析等技術進行整合、存儲;利用命名實體識別和關系抽取技術提取中醫文本數據的關鍵信息,并利用知識圖譜建立結構化數據模型,揭示醫學領域的動態規律;針對中醫舌苔診斷等圖像數據可利用圖像分割提取醫學圖像的有效信息并進行整合,同時利用技術生成圖像文本描述,然后與醫療文本整合構建全生態中醫醫學知識庫。

基于全生態中醫醫學知識庫,針對不同的醫學場景,運用機器學習方法等技術實現全視角中醫知識發現。全視角是指針對中醫師、患者、科研人員等不同用戶,智能中醫系統可提供不同服務,如統一問題、提供個性化解答。中醫知識發現包括中醫知識學習和推理兩大部分。中醫知識學習主要是指利用機器學習方法中的數據挖掘相關算法結合表示學習,針對不同的中醫數據和醫學場景挖掘規律性知識,并且利用深度模型對挖掘知識進行再分析,訓練智能模型,構建智能問答等智能系統。中醫知識推理是指利用深度學習和概率圖技術及已有規律性知識構建生成模型,完成自動開方等智能模型。最終,將中醫理論與之相結合,構建全視角的中醫智慧系統。

利用人工智能技術在海量中醫大數據中找到數據之間的相關性,并在已有的人類中醫診療大數據中訓練、學習、成長,構建全生態中醫醫學知識庫,有助于使古今海量中醫數據成為寶貴的資源,而不再是難于處理的“經驗性垃圾數據”。

未來會隨著醫學知識庫研究團隊之間交流合作的加強及與疾病檢查、診斷、治療、預后相關知識庫模型的進一步優化,中醫醫學知識庫定能為臨床決策、中醫科研提供動態更新、精確全面的知識服務,助推中醫智慧化發展。

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