中医药自动问答系统中关于问题理解的研究

介绍中医药自动问答系统功能及结构,详细阐述中医药自动问答系统中自然语言问句的理解方法和流程,包括问题预处理、问题分类、关键词提取与扩展、问题模型等。     

基于中文医疗知识图谱的智能问答系统设计与实现方法

目的:构建基于中文医疗知识图谱的智能问答系统,使人们通过人机交互的方式就能完成简单的自我诊疗。方法:通过词性标注的方法获取用户提出问句中的医疗实体,再利用结合基于共享层的卷积神经网络(SH-CNN)与词频-逆文本频率(TF-IDF)算法的混合算法来计算出系统中与问句语义最接近的问题模板。最后根据获取问题模板的问句类型以及问句中的医疗实体构建cypher语句,从知识图谱中检索答案返回给用户。结果:该系统具有较强的问题解答能力,回答准确率达90.7%。结论:基于医疗知识图谱的问答系统为用户提供了快速准确的答案,可在一定程度上缓解医疗资源紧缺的矛盾,是医疗领域信息化的必然趋势。     

中医药古籍文献实体标注规范探索

针对中医药古籍文献进行语义标注,以《健康信息学—中医药学语言系统语义网络框架》中医药学语言系统的语义网络框架为标准,参考清代医籍的语料分类模式,结合中医古籍文献的特点,面向中医临床证治主题,选取与临床诊疗密切相关的“病—证—治—方—药”术语,探索性标注9类语料实体,提出中医药语料实体标注流程规范、总原则,并同时基于标注实践对在标注过程中产生的易混淆的实体进行进一步细化区分,以期为中医药文献语料实体标注研究提供参考,帮助研究人员快速、准确地进行知识检索与获取。     

互联网与人工智能背景下的中医药诊疗服务新模式设想与研究

在互联网、人工智能(AI)等新兴技术引领产业革命的时代,中医药的创新发展必然也需要拥抱新兴技术。创新发展中医药诊疗服务新模式,研究开发支撑新模式的关键技术,对提升中医临床疗效、有效提高百姓就医的可及性和便捷性等具有重要的推动作用。在概述中医现有诊疗服务模式的基础上,分析中医传统诊疗服务模式存在的问题,提出互联网与AI背景下中医药诊疗服务新模式的设想,并介绍课题组在中医AI辅助诊疗决策系统及个性化中药智造技术两个核心技术的研究进展,为创新中医药诊疗服务模式提供参考。     

开放的复杂巨系统及其方法在中医药领域中的应用

近年来,在四诊信息的分析处理、证候的系统研究、中药复方配伍、作用机理的研究及其复杂药效成分的质量控制、以及符合中医药特色的临床疗效评价方法的建立等方面所表现出的问题,成为了制约中医药向前发展的"瓶颈"。其中,对以"辨证"为核心的中医诊断的研究是中医学研究的关键一环。探讨中医学具有开放的复杂巨系统的特性,并基于其方法论——综合集成法,用另一种语言对中医诊断的领域特点重新表述与诠释,希望能为中医药诊疗体系的建立及中医药学科的发展提供一条思路。     

中医药知识训练考核系统的设计与实现

创建中医药知识网上训练考核平台，对中医药知识的学习、训练与考核从手段及方法上进行创新，基于网络环境，采用B／S结构，利用网络开展中医药知识的教学、训练与考核。     

中医药语义维基系统研发

语义维基是语义Web技术与维基系统相结合的产物,它既保持了维基系统在社会化知识工程方面的优势,又强化了对结构性数据的支持。中医百科是通过语义维基技术构建的中医药知识共享网站,它基于中医药领域本体来整合中医药领域的知识与作品,向网络用户提供百科全书式的知识服务。本文对语义维基技术进行了简要介绍,并阐述了中医百科的后台技术、交互方式和交互方式,以期为中医药信息化领域的研究和开发人员提供参考。     

中医药数据库管理系统的研究

中医药数据库管理系统的研究任廷革（北京中医药大学基础部北京１０００２９）关键词中医药，数据库，信息管理１系统总体方案的提出。具有二千多年文字记载史的中医药文献，其数量之浩大、内容之丰富是世人皆知的。怎样才能迅速、准确而又全面地从中获取所需要的信息，一...     

人工智能技术在中医医师评测系统中的应用

在评估导学系统研究中,评估学生的学习状况并提供相应的学习指导是一个重要的问题。目前,已提出了很多评估策略。本文根据中医药学科特点提出了基于人工智能技术的学生模型,以此来评估学生的知识水平。该学生模型是基于知识点中的各种依赖关系构建的,本文利用人工智能技术的智能性,实现了基于人工智能技术的中医药学科的智能评测系统。     

利用医学专家系统服务于患者的几点探讨

医学专家系统是在医学专家水平上对患者进行医学临床诊断，并在整个诊疗过程中充分利用该医学领域的专家知识和经验，可以提高临床医生诊疗水平、发挥了名医名诊作用、为病人提供咨询和优质服务。     

老年疾病康复知识图谱构建与应用探索

目的/意义构建面向老年疾病康复的知识图谱,以探索预防、康复一体化的居家老年人自主管理体系,提高智能老年疾病康复和照护体系的个性化水平和效能,为应对人口老龄化提供助力。方法/过程通过自然语言处理算法、医学专家人工标注构建面向老年疾病康复的知识图谱,使用Med-BERT+BiLSTM+CRF组合算法进行实体抽取,并搭建基于知识图谱的智能问答系统。结果/结论新设计的面向老年疾病康复的知识图谱质量达到预期,基于知识图谱的问答系统能够为老年用户提供交互友好的知识获取方式。     

中医基础理论体系知识表示

中医基础理论体系是中医药理论体系的重要部分,中医药独特的知识体系因其结构上的弱点以及表述上的问题制约着中医药知识的管理和共享。采用合理的知识表示方法,将中医基础理论体系层次清晰、概念确切、结构合理、规范地表述出来,有助于实现中医药知识的管理和共享。本体可使知识表示实现三个功能：分类、推理与共享,利用本体语言建立中医药基础理论体系的知识模型。可实现中医药理论的知识表示。     

网络健康社区用户的新冠肺炎信息需求

搜集网络健康社区用户中关于新冠肺炎的提问记录,利用LDA模型对提问主题进行建模生成"主题-词"分布概率矩阵和分析主题一致性.结果显示网络健康社区用户对新冠肺炎的临床症状、检查诊断、用药治疗、疫区防控等方面关注较多.对网络健康社区用户关注的新冠肺炎热点主题进行分析发现,用户对新冠肺炎的信息需求与国家相继颁布的诊疗方案及防...     

基于中医药学语言系统的知识问答系统设计

详细阐述基于中医药学语言系统的知识问答系统构建,包括系统设计及具体功能,指出该系统应用能够为临床诊断治疗提供辅助,可在一定程度上缓解医患信息不对等问题。     

中医药诊疗体系复杂性特征及研究思路探析

传统中医药学研究方法与西医学研究方法之间存在明显差异,单纯使用西医学研究方法难以诠释中医药学理论的科学内涵。从系统科学和系统复杂性的角度出发,初步分析了人的复杂性、开放性及诊疗过程的复杂性,进一步阐述引用或借鉴复杂性科学研究的理论和方法的可能性,以期为用现代科学语言表述中医药学理论提供一点思路。     

人工智能技术促进中医药传承发展

"互联网+"的飞速发展和大数据技术的广泛应用为人工智能技术的发展奠定了基础。基于强大的深度学习理论与技术,人工智能技术已在医学专家问答、中医医学影像切割和分类、中医四诊客观化等众多领域取得了突破。中医药传承发展迫切需要解决的问题是效率的提高,而人工智能技术已在数据挖掘、智能诊疗、智能学习、诊疗指南构建等方面促进中医药的全面发展,如何更进一步通过人工智能技术促进中医药传承发展是需要思考的重要问题。     

深度学习方法应用于中医药领域的优劣势及展望

深度学习是人工智能在机器学习领域的一大分支,其应用过程不需要做大量特定领域知识的特征提取便可以得到传统方式难以提取到的数据特征,完成复杂的数据分析,相对于传统机器学习更为高效准确。当前深度学习在中医学领域已有初步发展,在辅助中医诊断、构建中医诊断模型、医案数据处理等方面具备显著成果。本文基于深度学习在语音识别、数据图像处理及自然语言理解方面的优势,结合其在中医药研究中的应用现状,对深度学习的发展前景和当下存在问题进行思考讨论,认为在今后深度学习和中医药融合发展的过程中,应注意算法模型的性能水平及数据样本的数量和质量,为深度学习的发展提供规范的中医专业数据库是当前亟需解决的问题。     

我国中医知识库研究回顾与展望

通过阐述我国中医知识库的主要发展历程,分析我国中医知识库的需求和发展趋势,指出未来服务于现代中医个体诊疗体系的中医知识库,需要通过不同领域知识的交叉融合,借助先进的人工智能技术和知识管理理念,构建一个具备知识获取、应用、评价等知识管理功能的大型、通用、智能决策型知识库。