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新动态印证前进的脚步
妙健康发布“糖尿病知识图谱数据集DiaKG” 助力解决糖尿病AI诊断
来源: 官网 2022/01/06

由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办,第十五届全国知识图谱与语义计算大会(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,以下简称为“CCKS”)于2021年12月25日-26日顺利召开。


CCKS是目前国内知识图谱、语义技术、链接数据等领域的核心学术会议,聚集了自然语言理解、知识获取、智能问答、链接数据、图数据库、图计算、自动推理等相关技术领域的研究人员和学者。

 

数字化精准健康管理平台妙健康与清华大学、阿里云天池平台合作论文《DiaKG:一个高质量标注糖尿病知识图谱数据集》,成功入选本届全国知识图谱与语义计算大会论文。这也是目前中文领域首个糖尿病相关的标注数据集。


CCKS资料显示,今年向CCKS2021提交170篇有效论文,其中60篇入选,其中包括研究论文46篇,资源论文14篇,接受率为35.3%。

 

据了解,妙健康凭借在知识图谱领域的技术实力和丰富的实践经验,已经连续两届参与CCKS。2020年,妙健康人工智能研发团队与清华大学、北京大学王选计算机研究所等知名学术机构联手,提出第四个“知识图谱的自然语言问答”任务。

 

据《DiaKG:一个高质量标注糖尿病知识图谱数据集》论文作者、妙健康AI研发负责人介绍,糖尿病病因复杂,表现出的症状多种多样,这为糖尿病的诊断和治疗带来了很大的困难。知识图谱已被证明在结构化信息和概念知识建模方面很有效,尤其是在医学领域。然而,缺乏高质量的标注语料库仍然是推进这一课题研究和应用的关键问题。

 

因此,为了加速医学领域知识的研究,妙健康的研究团队提出了一个高质量的、关于糖尿病知识图的中文数据集DiaKG,共包含22050个实体和6890个关系。“在中文数据集DiaKG中,我们实现了最新的命名实体识别和关系抽取的典型方法,并将其作为一个基准评估一个数据集。我们希望该数据集的发布能够帮助构建糖尿病知识图,促进基于人工智能的应用的发展。”

 

知识图谱技术的研究和应用具有重要意义。在人工智能领域,目前商业化程度比较高的通用技术有智能语音、计算机视觉、自然语言处理以及知识图谱等。知识图谱技术通过数据采集、信息获取、知识融合和知识加工等步骤构建出一个可视化指示图,最终实现显示知识和知识之间的结构、关系、发展历程等目的。在医疗健康领域的AI应用,事关人的生命健康,更依赖于专业、准确的知识图谱来响应用户的自然语言请求,实现反馈。比如,智能问诊应用可依据医药健康领域的知识库对患者的情况进行初步诊断。

 

一直以来,妙健康在不断完善其AI能力,实现在医疗健康领域的应用场景落地。知识图谱作为妙健康AI认知能力的一部分,主要用于智能问答、智能推荐,内容包括疾病(症状、检查、科室)、药物(用药、疗效)、食谱(营养成分、营养素)等。在AI感知能力维度,无论是语音识别还是图像识别系统,均是自主开发,超过行业平均水平。

 

妙健康AI研发相关负责人表示,伴随着医疗健康AI越来越深入到人们的生活,知识图谱逐渐成为医疗健康AI技术的基础设施,妙健康将秉持开放学习、协同创新的理念,与科研机构、行业协会、合作伙伴等,展开更广泛、深入的研究开发,持续挖掘人工智能在医疗健康的长期价值。