知识图谱的应用价值与医疗行业的应用场景

　　知识图谱的概念诞生于2012年，由Google公司首先提出。知识图谱的提出是为了准确地阐述人、事、物之间的关系，最早应用于搜索引擎。

　　随着人工智能的发展，知识图谱开始应用于更多的场景，关注度不断攀升，成为认知智能领域的核心技术之一。最重要的是，知识图谱逐渐成为人工智能应用的强大助力。

　　一般情况下，我们可以使用关系图来表示知识图谱。通过节点和关系把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起得到一个关系网络，为真实世界的各个场景直观建模，不需要中间转换的处理方式就能够把复杂的自然与社会关系直观地教授给人工智能应用。从而让智能应用，变得更快速、准确。

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　　知识图谱的作用与价值

　　

　　1｜辅助问答

　　知识图谱可以提升问答机器人等的智能化程度。在这种全新的人机交互形式下，对信息要求有更高的整合度、覆盖度和语义化，知识图谱扮演者“大脑”的角色。

　　2｜辅助搜索

　　知识图谱推动了搜索从网页搜索向语义搜索的转变。相较于传统搜索，知识图谱在搜索中进行了三方面的优化：一是加大结果准确；二是相关联结果呈现更详细；三是可以通过互动、点击拓展搜索的深度和广度。

　　3｜辅助决策

　　知识图谱作为知识库的一部分嵌入到决策流程中，辅助智能化决策。

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　　知识图谱在医疗行业的应用场景

　　随着架构和应用的不断完善与深入，知识图谱助力了很多热门的人工智能应用场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等，覆盖了泛互联网、金融、政务、医疗等众多领域。

　　医学知识图谱可以将医疗信息系统中海量、异构、动态的医疗大数据进行可视化表达，从而进一步应用在各场景，为系统智能化提供了一种更为有效的方式，使之更接近于人类的认知思维。

　　基于强大的语义处理与开放互联能力，知识图谱对医学领域而言，能够建立较系统完善的知识库并提供高效检索；面对知识管理、语义检索、商业分析、决策支持等方面需求，医学知识图谱能推进海量数据的智能处理，催生上层智能医学的应用。

　　以OMAHA高级版服务机构平安医疗科技为例，平安科技已经基于医疗知识图谱开发出多个智能服务的应用场景。比如，平安智慧医疗基于医疗知识图谱的智能辅助诊疗系统，为医生提供诊断和治疗推荐。目前，该系统已经在近百家医疗机构落地使用，覆盖了黑龙江、甘肃、湖南、河北等17个省份、60多个城市。

　　同时，平安智慧医疗基于医疗知识图谱的智能慢病管理，可以为患者提供诊前的分诊导诊，诊后的智能患者随访、教育和问答服务。该系统已经在重庆、江苏等5个省/直辖市全省范围，以及江西南昌、山东青岛等4个市级范围落地使用。

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　　OMAHA“汇知”医学知识图谱

　　“汇知”医学知识图谱致力于建立符合中文环境下的规范、共享、易用、动态、系统的医学知识图谱。

　　图谱内容是基于临床指南、临床路径、药品说明书、医学书籍和医学文献等高质量医学资源，采用机器与人工方式进行构建。以Schema做为概念层的模型，形成疾病知识库、药品知识库、手术操作知识库、检验检查知识库等。同时以OMAHA“七巧板” 医学术语集为基础，最大化进行了标准化和概念化。

　　

　　1 | “汇知”医学知识图谱构建方式

　　OMAHA围绕医学领域知识图谱开展多种类型的HiTA医学知识图谱服务，旨在通过建立医学实体之间的关联关系，将文本中的知识系统地组织起来，让知识更加容易被机器理解和处理，并为数据搜索、挖掘、分析等提供便利，为人工智能的实现提供知识库基础。

　　2 | “汇知”医学知识图谱获取方式

　　OMAHA知识图谱的研究成果目前都已经在HiTA知识服务平台发布。截止目前，已发布图谱数据包括11.3万实体、82.3万三元组，其中6.7万实体与“七巧板”术语集建立了映射。

　　

　　(可视化搜索)

　　

　　（样例数据）