成果基本信息

所属产业领域：运动目标跟踪定位

成果联系人：胡博士

联系电话：15137840620

是否先试用后付费：面议

成果介绍

针对现有医疗数据管理平台未充分考虑医疗数据在长时间范围内的利用，导致其在数据持久存储和利用效率上存在不足的问题，提出一种基于数据持久化和融合机制的医疗领域数据湖（Data Lake）平台构建方法。针对现有医疗知识图谱构建中过于依赖人工，导致构建成本和工作量较高的问题，提出一种基于数据湖和主动学习（Active Learning，AL）机制的医疗知识图谱构建方法。针对基于知识图谱的药物推荐方法中缺少考虑知识图谱本身存在的层次性，导致药物推荐结果准确性不高的问题，提出一种基于层次感知图神经网络（Hierarchy-Aware Graph Neural Network，Hierarchy-Aware GNN）和逆方差强化学习（Inverse Variance Reinforcement Learning，IV-RL）的药物推荐方法。针对面向医疗常识问答方法中知识图谱与预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM）数据存在不相关信息和医疗对话问答中缺少可解释性，导致医疗问答效果较差的问题，提出基于特定医疗领域知识图谱的智能问答方法针对现有医疗文本数据标注系统在实际应用过程中未充分考虑医疗工作者所要投入的时间成本，导致医疗数据标注效率不高的问题，设计并实现一种基于主动学习的医疗文本数据标注系统。