“医学大脑”有了知识库( 二 ) 集成百万医学概念、千万医学关系和证据

此外，医生的诊断习惯不同，也会对相同的疾病给出不同的治疗，却也可能殊途同归。海量的临床案例中存在哪些可以提炼的知识，最终转化为机器所能理解的“思维”，也是构建知识图谱时要考虑的。

医学科学是人类最艰深的科学，中文医疗知识图谱的构建将医学转化为机器语言，通过核心医学概念的全面覆盖、医疗生态圈内全方位知识数据的聚合，最终将赋能智慧城市中智慧医疗一体化平台。

优势互补实现辅助决策智能化医疗

“医疗知识图谱的构建，首先要将非结构化/半结构化(注：结构化数据为AI可直接利用的数据)的数据表示成知识图谱的形式，其中包括将医学文献知识转变为医疗知识图谱，也包括将海量病例中挖掘的经验知识转变为机器可以理解的表示形式。”谢国彤介绍，平安智慧医疗中文医疗知识图谱包括五大知识库，即药品库、疾病库、处方库、风险因子库和医疗资源库。“我们集纳了海量的知识，并将知识之间建立关联，构建最大的中文医学知识图谱，形成一个完整的知识体系。”

医学大脑，要理解并运用知识，光靠海量的集纳还远远不够，还需要为AI大脑输入“逻辑思维”。为此，科研人员以疾病、症状、用药、问诊等节点，建立起精准的关系结构，从而实现智能化的诊疗知识图谱。中国医学科学院医学信息所创新研究中心主任李姣博士介绍，平安在健康医疗领域拥有大量医学信息学技术落地的场景。本次合作充分发挥出了平安在医疗领域丰富的应用场景，以及信息所在医学知识图谱构建领域的技术专长，使得医疗知识图谱在人工智能应用的可解释性、可循证性、资源可信度上有效提升。