多模态学习的研究热点、动态前沿与趋势分析——基于CiteSpace软件的可视化分析

目的 可视化分析多模态学习研究概况与发展脉络,为我国开展教育领域特别是医学教育领域的多模态学习研究提供参考。方法 以中国知网数据库为数据源,运用CiteSpace软件梳理近5年多模态学习领域的研究概况,利用关键词共现图谱、关键词时线图以及突变词图谱等进行可视化分析,探究多模态学习领域的研究热点和动态前沿。结果 共纳入883篇文献,前5个关键词为深度学习、多模态融合、卷积神经网络、机器学习、注意力机制;研究主题为：以多模态为主要学习手段对各领域的深度学习;突现结果显示有15个突现词。结论 多模态学习对教育领域的深度学习和各类计算机数据算法的推进及应用是目前的研究热点。通过趋势分析预测多模态学习的发展趋势为顺应大数据时代要求,逐渐向深度学习、流形学习及社交媒体等方向深入发展,当前的主要研究方向是教育理论及教育管理领域、计算机软件及计算机应用领域和电子信息传播技术之间的多模态学习。     

基于知识增强的医学语言模型:现状、技术与应用

目的/意义 介绍生成式语言模型在医学领域的应用现状和挑战,并提出一种基于知识增强的医学语言模型,以提高模型专业性、准确性和可信性,为医学、语言模型及知识图谱领域相关研究人员提供参考。方法/过程 回顾大语言模型的发展、现状及主要技术,分析其在数据安全、专业性、伦理规范和模型可解释性等方面面临的挑战。介绍医学生成式语言模型常见应用场景和技术要点,重点阐述基于知识图谱和多模态数据融合知识增强的医学语言模型,包括其优势、技术原理和具体案例。结果/结论 知识增强的医学语言模型可提高语言模型对专业医学知识的理解、认知和应用能力,增强对自然语言的生成能力,拓展对多模态数据的处理能力,在医疗问答、智能辅助诊断、个性化医疗决策等方面具有广泛应用前景。     

面向继续医学教育的多模态围产保健知识图谱构建研究

目的/意义 将多模态知识图谱应用于围产保健继续医学教育,以提高医护人员围产保健服务质量。方法/过程 结合北京协和医院围产保健继续教育项目学员需求和课程主要特点构建顶层本体,对本体类、关系和属性进行设计和定义,利用不同粒度教学资源表示教学内容,利用Protégé软件构建围产保健知识图谱概念层和实例层。基于团队自主研发的医学知识服务平台MedKaaS,实现多模态实体进一步交互式构建,以及围产保健课程知识的可视化、检索和问答。结果/结论 该多模态知识图谱实现了围产保健课程内容的语义化整合,有助于学员直观和有针对性地学习围产保健知识。     

医疗健康知识图谱需求与技术构建研究

目的/意义调查不同群体对医疗健康知识图谱的需求,探讨知识图谱研究现状和不足,为医疗健康知识图谱的构建提出建议。方法/过程基于文献调查、问卷调研、专家访谈等方式,从数据来源、关键技术、应用场景、待改进之处等方面分析医疗健康知识图谱。结果/结论提出以国家政策为导向、以权威知识为依托,支持用户全程参与,注重个人隐私和知识产权保护,构建多场景、可视化、多语种、多模态的医疗健康知识图谱和易于知识传播的标准体系及底层数据规范制度。     

新型冠状病毒肺炎知识图谱研究现状与展望

采用文献调研、定量统计与系统综述等方法,对新型冠状病毒肺炎知识图谱领域的代表性文献与应用项目进行全面梳理与总结,系统归纳新型冠状病毒肺炎知识图谱的领域分类、构建流程与实现技术,深入分析新型冠状病毒肺炎知识图谱在疫情防控、药物研发、辅助诊断、智能问答等关键领域的实际应用。在此基础上,针对现有研究的不足,从多模态知识图谱构建、跨语言知识融合、测评体系完善、图谱更新维护和深度应用5个方面展望了今后的研究方向。     

知识图谱在特种医学研究中的应用

特种医学作为推动我国医学领域整体发展的重要分支,自设立以来积累了大量多源异构数据,但该领域知识如何精准分析并高效应用仍是目前亟待解决的难题。知识图谱具有结构化组织、管理和运用海量大数据信息知识实现知识推理 等优势,是推动医学数字化进程的关键技术。本文主要探讨知识图谱在知识关联方面解决特种医学领域研究过程中处理数据应用难题的优势,综述医学知识图谱构建所涉及的关键技术,分析归纳知识图谱在特种医学领域各分支方向的应用进展,最后探讨知识图谱在特种医学研究子领域——寒区医学应用中的局限和方向。     

基于多模态数据和知识图谱的矮小症辅助诊断方法研究

目的：构建矮小症辅助诊断系统,实现儿童生长发育期间矮小症的早发现早治疗目标。方法：统计整理矮小症疾病临床指征和面部特征,基于多模态数据搭建矮小症知识图谱;通过知识图谱进行推理,并将患者数据与相关疾病进行关联,输出指定个数的最相关疾病及信息。结果：该方法在验证集上输出的最相关疾病正确率为80.3%,输出多个结果时可有效缩小疾病范围。结论：基于该方法构建的医疗辅助诊断系统可展示矮小症患者的数据处理过程和疾病诊断结果,为儿童生长发育专科医疗工作者提供参考。     

基于电子词典的多模态医学英语词汇教学初探

目的构建基于电子词典的多模态医学英语词汇教学模式,提高医学英语词汇教学效率。方法以英语构词法和多模态话语分析为理论基础,以医学英语词汇记忆任务为驱动,以“canaliculonasolacrimaloplasty”为例,以选词、拆词、解词、整合、拓展为主要过程,开展医学英语词汇教学实践。结果学生能够在较短的时间内,理解和记住大量医学英语词汇。结论以电子词的为主要工具的多模态医学英语词汇教学模式能够提高医学英语词汇教学效率,实现电子词典、多模态话语、英语词汇学等和医学英语词汇学习有机的整合。     

以知识图谱为特色的健康数据素养教育体系构建

在了解国内外医学院校健康数据素养课程开设情况的基础上,提出以知识图谱为特色的健康数据素养教育体系,并分别从健康数据的基础知识、知识图谱的基本技术、分析方法及工具、知识图谱的应用、健康数据伦理五方面,为本科生、研究生和医学信息学专业学生构建多层次的健康数据素养教育体系。研究结果对于提升医学生的数据处理能力,推动医学发展具有积极意义。     

中医类流感知识图谱的构建

目的：以《中国百年百名中医临床家丛书》、中医书籍等为知识图谱构建素材,借鉴国际系统医学术语全集（SNOMED）、统一医学语言系统（UMLS）和中医药学语言系统（TCMLS）的语义关系构建“症状-证候-治法”及“所用方剂-中药”之间关系的语义网络。方法：采用人工知识抽取的方法,利用知识图谱构建素材和SQL Server 2008对数据进行预处理,选取图数据库Neo4j构建中医类流感温病理论知识图谱。结果：构建的知识图谱包含实体812个和关联4 759个。结论：通过Cypher语言使“证-治”“证-症”“症-药”等关联知识图谱可视化,能够直观地展示各个实体之间的关系,为今后将中医类流感知识图谱与深度学习技术相结合应用于中医奠定了基础。     

基于中医医案的知识图谱构建

介绍知识图谱构建过程、数据来源、数据标准化方法、人工序列标注方法及关系定义,详细阐述中医医案知识图谱构建方法,包括知识表示、知识存储、知识可视化分析,为相关研究提供参考。     

基于命名实体识别与Neo4j的中文电子病历知识图谱构建和应用

基于真实中文电子病历与网络爬取数据,构建病历实体识别模型,确定实体关系,进行知识图谱可视化展现,搭建基于规则匹配的问答系统。探索适用于中文电子病历的知识图谱与知识体系构建方法,提高医院统计部门相关审核工作效率,为人工智能技术在医疗卫生行业应用奠定基础。     

知识图谱在医学辅助诊断中的应用研究

分析知识图谱构建现状,从辅助影像诊断、医学决策支持、药物发现和推荐、个性化健康服务、辅助大型传染病防控5个方面阐述近年来知识图谱在辅助医学诊断中的主要应用,提出目前知识图谱构建存在的问题,为相关研究提供参考。     

知识图谱:一种系统性构建因果图的方法

因果推断(相对于相关性分析)是基于大数据的观察性研究的主要目标。因果图通过有向无环图(directed acyclic graph, DAG)整合大量先验知识将变量之间复杂的因果关系可视化,已成为合理制定因果推断策略的重要工具。然而目前因果图的构建主要依赖专家知识和经验,亟需从整个医学知识体系的角度进行系统化构建,从现有出版物中进行医学知识提取是系统构建DAG的基础,本文将系统介绍基于美国国立卫生研究院SemMedDB数据库研发的结构化医学知识体系平台。本文尝试从跨学科角度,将因果图定义为研究问题涉及概念(头概念和尾概念)及其所有第三方变量之间的复杂网络,提出系统化构建DAG提供新策略:一是将知识图谱修剪为因果图;二是将基于人群-干预/暴露-对照-结果(population-interventions/exposure-comparisons-outcomes,PI/ECO)框架的证据结论合成为因果图。     

融合多维特征的医学知识图谱分步实体对齐方法

目的：提出一种融合多维特征的医学知识图谱分步实体对齐方法,从电子病历和网络资源中抽取垂体瘤相关疾病、症状数据,进行实证研究。方法：首先进行尾实体对齐,通过训练Word2Vec和BERT模型获得实体的语义特征,使用三元组训练翻译模型得到实体结构特征,利用Jaccard相似度计算字符特征,利用分类模型进行特征学习和预测;然后进行头实体对齐,利用实体的属性相似性和结构相似性构建头实体对齐模型。结果：尾实体对齐模型的F1值为99.58％,头实体对齐模型的F1值为97.32％,说明所选择的特征可以很好地表示实体,模型具有良好的对齐效果。结论：目前关于医学知识图谱的实体对齐模型研究仍处于起步阶段,融合多维特征的医学知识图谱分步实体对齐方法是对现有医学知识图谱构建方法的重要补充。     

论我国医患冲突成因及和谐关系构建

目前我国医患之间的矛盾与冲突，实质上是新时期我国社会矛盾在卫生工作中的具体表现，反映了社会群体在经济状况、价值取向、角色意识、道德水平、法律法规等多方面的矛盾与冲突。和谐医患关系应是构建我国和谐社会的内容之一。和谐医患关系的构建需要完善的社会医疗保障体系建立、国家卫生行政管理加大、财政补偿合理投入、医疗服务质量提高、医学知识教育普及与提高、媒体理性传播、社会大众道德控制水平提升，法律法规完善等全方位的努力，有赖于医事主体双方及全社会的关注与通力改善。