醫療知識圖譜：人工智能助力醫藥學教育與發展

醫療知識圖譜將醫療相關的概念、實體及其關係以圖譜的形式進行建模和存儲，可以有效整合來自各種醫療數據源的知識，包括醫療文獻、臨牀指南、醫療記錄等，使得醫療知識能夠以更加組織化和人機可讀的形式呈現，有助於提高醫療服務的質量和效率，增強醫療決策的科學性。

但目前醫療數據種類繁多，包括電子病歷、醫學文獻、藥品說明書等，異構數據整合困難。醫學知識涉及衆多概念，專業要求高，確保知識準確性和可靠性。醫學領域知識不斷更新，如何實現醫療知識圖譜的動態維護和更新是關鍵。醫療數據涉及個人隱私，在構建過程中需嚴格保護隱私安全。北京歐倍爾開發的醫療知識圖譜可以很好的解決這些困難。

醫學知識圖譜教學實訓平臺以知識圖譜技術爲核心，通過高效整合、組織和應用各類知識資源，有機結合尋醫問診薦藥虛擬仿真軟件，爲教育教學提供強有力的支持。

傳統的搜索主要爲關鍵詞搜索，這種搜索會侷限於搜索詞的表面形式，缺乏知識處理能力和理解能力。本知識圖譜教學平臺會通過關聯事物的分類、屬性和關係，從而準確地捕捉到用戶輸入語句後真正的搜索意圖，從而更準確地返回最符合用戶需求的搜索結果。

依託於大型知識庫，將用戶的自然語言問題轉化成結構化查詢語句，直接從知識庫中導出用戶所需的答案。醫學知識相較於其他領域專業性更高，非專業人士很難通過自主理解來找到相關問題的正確答案，因此，本教學實訓平臺可以幫助操作者快捷、便利地獲得問題的答案。

本教學實訓平臺可以與尋醫問診薦藥虛擬仿真軟件高度結合，立足仿真軟件中設置的場景，依據知識圖譜數據庫，提供臨牀決策練習。

操作者打開軟件後隨機讀取數據庫內容，生成此次操作演練模擬的臨牀症狀及臨牀決策，通過問診對話逐步確定本次患者病症、治療方案及合理用藥等相關內容並進行評價。

本教學實訓平臺可以實現全個性化的教學內容推薦和智能化的學習跟蹤，基於大數據分析和人工智能技術，從知識、技能、問題等維度對學生的學習情況進行全面、實時的診斷，進而定製個性化的動態學習路徑，構建全面的學生數字畫像，確保學習效果最大化。

醫療知識圖譜作爲智慧醫療的重要組成部分，正引領着醫療行業向更加智能化、精準化、個性化的方向發展。未來，隨着技術的不斷成熟和應用場景的拓展，醫療知識圖譜將在提升醫療服務質量、促進醫學科學研究、改善人類健康狀況等方面發揮越來越重要的作用。