医疗知识图谱赋能，人工智能驱动药学技能训练革新

知识图谱，是现下时代最为热门的词语之一，那么到底什么是知识图谱呢？
 

 

知识图谱就是用图的形式将知识表示出来，图中的结点代表语义实体或概念，边代表结点之间的各种语义关系。简单来说，知识图谱可以通过大数据和人工智能技术，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的模式，让人能够一眼看出他们之间的关系。
 

 

医疗知识图谱是一种针对医疗领域的知识表现技术，它将医疗相关的概念、实体及其关系以图谱的形式进行建模和存储，这种结构化的知识表示方式有利于知识的有效管理、检索和推理，从而为医疗诊断、治疗决策等提供支持。医疗知识图谱的建立可以有效整合来自各种医疗数据源的知识，包括医疗文献、临床指南、医疗记录等，使得医疗知识能够以更加组织化和人机可读的形式呈现，有助于提高医疗服务的质量和效率，增强医疗决策的科学性。

 

医疗知识图谱构建难点：

1）海量医疗数据整合：医疗数据种类繁多，包括电子病历、医学文献、药品说明书等，异构数据整合困难。

2）医学知识的复杂性：医学知识涉及众多概念，专业要求高，确保知识准确性和可靠性。

3）医疗知识的动态性：医学领域知识不断更新，如何实现医疗知识图谱的动态维护和更新是关键。

4）医疗数据的隐私性：医疗数据涉及个人隐私，在构建过程中需严格保护隐私安全。

 

北京欧倍尔特推出一款以知识图谱技术为核心，通过高效整合、组织和应用各类知识资源，有机结合寻医问诊荐药虚拟仿真软件的高度智能化的医疗知识图谱教学实训平台，为教育教学提供强有力的支持。

 

1. 语义搜索

传统的搜索主要为关键词搜索，这种搜索会局限于搜索词的表面形式，缺乏知识处理能力和理解能力。本知识图谱教学平台会通过关联事物的分类、属性和关系，从而准确地捕捉到用户输入语句后真正的搜索意图，从而更准确地返回最符合用户需求的搜索结果。

 

2. 知识问答

依托于大型知识库，将用户的自然语言问题转化成结构化查询语句，直接从知识库中导出用户所需的答案。医学知识相较于其他领域专业性更高，非专业人士很难通过自主理解来找到相关问题的正确答案，因此，本教学实训平台可以帮助操作者快捷、便利地获得问题的答案。

 

3. 临床决策练习

本教学实训平台可以与寻医问诊荐药虚拟仿真软件高度结合，立足仿真软件中设置的场景，依据知识图谱数据库，提供临床决策练习。
操作者打开软件后随机读取数据库内容，生成此次操作演练模拟的临床症状及临床决策，通过问诊对话逐步确定本次患者病症、治疗方案及合理用药等相关内容并进行评价。

 

4. 学习成绩评价分析

本教学实训平台可以实现全个性化的教学内容推荐和智能化的学习跟踪，基于大数据分析和人工智能技术，从知识、技能、问题等维度对学生的学习情况进行全面、实时的诊断，进而定制个性化的动态学习路径，构建全面的学生数字画像，确保学习效果最大化。