科创中国

行业领域

新一代信息技术产业

需求背景

随着医疗大数据时代的到来,知识互联受到了广泛的关注.如何从海量的数据中提取有用的医学知识,是医疗大数据分析的关键.知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,知识图谱与大数据技术、深度学习技术相结合,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力.知识图谱技术在医疗领域拥有广阔的应用前景,该技术在医疗领域的应用研究将会在解决优质医疗资源供给不足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用.

需解决的主要技术难题

知识获取：可以从不同来源、不同结构的数据中抽取知识，如实体、关系以及属性等信息，从而可以通过简便操作完成知识图谱构建。2、知识表示与建模具：备为知识制定统一的数据架构（data schema），将获取到的知识依照统一的数据结构存储并形成知识库，并且支持对知识图谱进行正式构建准备，满足对后续的知识融合、存储以及查询推理需要。3、知识融合：支持将不同源的知识以统一的框架规范进行验证、消歧、加工等异构数据整合工作，可以对知识图谱更新与合并，可以为不同知识图谱间的交互融合提供可能性

期望实现的主要技术目标

知识存储。依据数据量的大小、数据特征以及应用需求的不同，选取合适的存储模式，将获取到的数据存储起来，形成知识图谱，以图关联、图影射的方式集中展现知识库内容。5、知识查询与推理。基于构建完成的知识图谱可以支持多维度、多条件的筛选与查询，支持进一步推理挖掘出隐藏知识来丰富、扩展知识图谱。6、统一的数据建模方法。支持依据设计统一的数据模式进行有针对性的数据抽取，采统一的自顶向下（top-down）的数据建模方法，满足知识图谱设计数据模式（data schema）。

处理进度