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清华大学团队研发新冠肺炎诊疗常识图谱
2021-01-07 清华大学

  新型冠状病毒肺炎在全球蔓延,由于新冠肺炎潜伏期长、症状不典型,疑似病例基数庞大,虽然目前我国疫情形势向好,但仍面临输入性病例不断上升的威胁,对于医疗大数据和AI应用研发提出更高要求。

  清华大学服务国家需求,针对疫情防控组织医学、工学专家,加速推动科技攻关。“新冠病毒感染的肺炎诊疗常识图谱”为清华大学首批应急攻关项目之一。今年3月,在信研院WEB与App技术研究中心主任邢春晓带领下,在北京清华长庚医院领导和专家鼎力支撑下,迅速组建了由清华大学北京信息科学与技术国家研究中心、信息技术研究院、北京清华长庚医院、清华大学计算机系唐杰教授团队和李国良教授团队的医工交叉融合创新团队。依托既往在医工结合领域积累的先进技术储备和领先科技平台,张勇、李欣、盛明、李超、尹浩、杨吉江等一线骨干日夜奋战,研发取得初步成功,进入部署试用阶段,可望为疫情防控的智能解决方案提供基于常识图谱的应用基础性支撑。

  新型冠状病毒感染的肺炎诊疗常识图谱(第7版)

  该项目基于国家卫生健康委员会权威发布的新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(第1版至第7版)进行了数据标注、数据模型构建、常识抽取、质量评估常识化,建立“新冠病毒感染的肺炎诊疗常识图谱”。该常识图谱包含473个概念,163种关系,1110个三元组。已经发布在GitHub (https://github.com/thu-west/Covid19Kg.git),供研究者和应用开发者下载使用。

  智能工具访问地址:http://47.94.47.46:8086/

  该系统能根据疾病特征常识提供推理决策、精准分型的依据,可赋能医疗大数据和AI研发人员,提升新冠大数据应用的研发效率,促进不同学科背景的研发人员对这一新发传染病诊疗的统一认识和理解。

  后续,项目团队将推出围绕新冠病毒感染的肺炎“预防”和“康复”两大主题的专业常识图谱,为有关研究和智能应用形成 预防+诊疗+康复 “三位一体”的全面基础支撑。

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