医学知识图谱（二）——应用

转载

mb5fdb0ff6b2aaf 2018-05-09 09:05:00

文章标签 搜索引擎决策支持系统问答系统 文章分类 代码人生

医学知识图谱（二）——应用_搜索引擎

医疗信息搜索引擎

医学知识图谱（二）——应用_决策支持系统_02

医疗问答系统

医学知识图谱（二）——应用_决策支持系统_03

医疗决策支持系统

医学知识图谱（二）——应用_决策支持系统_04

挑战及研究展望

本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。

上一篇：白话经典算法系列之七堆与堆排序

下一篇：COFF，amd64.vc90.mfc两个布署的问题

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

医学GraphRAG：通过知识图谱检索增强实现医疗行业AI Agent应用

近年来，伴随着人工智能的迅速发展，AI大模型凭借其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键动力，将大模型应用与具体的医疗场景，已经成为推动医疗行业智慧化升级的重要课题。然而，这些大模型在应用于像医学这样需要专业知识的领域时，仍然面临局限性，主要有两个方面的挑战：领域精确性要求和专业数据集。“LLM大语言模型技术 + GraphRAG知识图谱增强技术”，可以完美的解决这些挑战

数据人工智能语言模型
用kimi一键绘制知识图谱

绘制知识图谱的前提是实体识别与关系抽取，参见之前的文章《用kimi实现一键实体识别与关系抽取》。实体识别与关系抽取完成后，可以在kimi中输入提示词：###实体1关系名实体2元语智能是国内首个ChatGPT公司元语智能推出ChatYuan元语智能联合创始人兼COO朱雷朱雷提到大模型发展趋势元语智能注册资本100万元人民币元语智能持股50%的大股东徐亮徐亮是杭州敬天爱人管理咨询合伙企业的大股东杭州敬

信息技术发展趋势 API
构建知识图谱：从技术到实战的完整指南

本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、概述知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，

人工智能深度学习机器学习
从电子病历（EMRs）构建医学知识图谱

在本研究中，通过使用中国一家三甲医院的大数据平台，我们构建了一个复杂的医学知识图谱，这个图谱不仅包含多种医

知识图谱人工智能数据四元组三元组
【医学知识图谱自动补全关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

模型接着在学习到的潜在空间中探索，并生成新的疾病与症状实体对，如生成了一个未在训练数据中直接观察到的实体

知识图谱人工智能数据编码器生成器
【医学大模型】TECHGPT-2.0：大模型加强医学知识图谱

通过集成两个7B规模模型和一个QLoRA模型权重，TechGPT-2.0旨在提高模型在构建知识图谱任务上的性能，这包括但不限于提高实体识别（NER）和关系

知识图谱人工智能实体类型插值文本处理
怎么构建医学临床知识图谱?

因此，面对一个具体的患者，医生可能会选择一个基于个人偏好而不是最佳证据的治疗方案，这可能不是最优的选

知识图谱人工智能数据结构化数据分析
知识图谱从入门到应用——知识图谱的应用

知识图谱支持语义搜索知识图谱源于互联网，所以第一个落地的应用当然也是互联网搜索引擎。前面已经介绍过，谷歌在2012年推出知识图谱支持的新搜索引擎时，提出的口号是“Things, Not Strings!”。Web的理想是链接万物，搜索引擎最终的理想是能直接搜索万事万物，这是非常朴素且简单的理念。知识图谱支持的事物级别而非文本级别的搜索，大幅度提升了用户的搜索体验。因此，当前所有的搜索引擎公司都把知

知识图谱人工智能机器学习深度学习 KG
领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统

领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统

人工智能深度学习智能问答推荐系统 NLP
neo4j 图数据库：Cypher 查询语言、医学知识图谱

需要注意的是，如果该节点还有任何关系，直接删除会失败，因为图数据库要求任何存在的关系都必须有明确的起点和终点。这些

数据库 neo4j oracle User 数据
知识图谱从入门到应用——知识图谱的发展

1945年，美国首任总统科学顾问Vannevar Bush曾提出了一个称为ME

知识图谱人工智能机器学习深度学习 KG
BioMedKGs：算法生成医学知识图谱，解决构建和维护工作量巨大问题

在关系识别方面，BIOS能够识别和表示生物医学概念之间的复杂关系，例如，它可能包含一个关系三元组[阿司匹林, 可治疗, 发热]

算法知识图谱人工智能数据机器翻译
知识图谱从入门到应用——知识图谱的技术结构

分类目录：《知识图谱》总目录知识图谱是典型的交叉技术领域。在人工智能和机器学

知识图谱人工智能机器学习深度学习 KG
知识图谱在医学领域的应用：从诊断到治疗

1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，知识图谱（Knowledge Graph, KG）在各个领域的应用也逐渐成为主流。医学领域也不例外。知识图

大数据人工智能语言模型 AI LLM
知识图谱从入门到应用——知识图谱的基础知识

人类通过认识世界来积累关于世界的知识，通过学习到的知识来解决碰到的问题。假如机器数据。........

知识图谱人工智能机器学习深度学习数据
知识图谱 java 知识图谱的应用实例

作者： cooldream2009 我们构建知识图谱的目的，在于利用知识图谱来做一些事情。有效利用知识图谱，就是要考虑知识图谱的具备的能力，知识图谱具有哪些能力呢，首先我们知道知识图谱包含了海量的数据，是一个超级知识库，所以我们可以依赖它进行搜索一些内容，由于知识图谱的数据组织方式是计算机能理解的，具有语义，这种搜索可以定义为语义搜索。第二，对搜索进行延伸，搜索的结果可能会有很

知识图谱 java 知识图谱搜索引擎人工智能搜索
python开发知识图谱应用系统知识图谱 csdn

知识图谱的定义知识图谱在国内属于一个比较新兴的概念，国内目前paper都比较少，应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业，这个概念是google在2012年提出的，当时主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。知识图谱可以用来更好的查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。个人认为，知识图谱最大的优势是在于对数据的描述能力非常强大，各种

python开发知识图谱应用系统搜索三元组结构化
基于知识图谱的医院JAVA 知识图谱医疗应用

医疗知识图谱是实现智慧医疗的基石，有望带来更高效精准的医疗服务；然而，现有知识图谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题。 &nb

基于知识图谱的医院JAVA 数据微信作用域
python 构建知识图谱知识图谱

01 什么是知识图谱我们可以从不同的视角去审视知识图谱的概念。在Web视角下，知识图谱如同简单文本之间的超链接一样，通过建立数据之间的语义链接，支持语义搜索。在自然语言处理视角下，知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。在知识表示视角下，知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。在人工智能视角下，知识图谱是利用知识库来辅助理解人类语言的工具。在数据库视角下，知识图谱是利用图的方式去

python 构建知识图谱知识图谱推荐搜索数据
hanlp 知识图谱知识图谱spo

知识图谱定义：揭示实体关系之间的语义网络；知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO（Subject-Predicate-Object）三元组。知识图谱广泛应用于智能搜索，智能问答，个性化推荐。知识与信息的区别：信息是指外部的客观事实。知识是对外部客观规律的归纳和总结。知识图谱的构建方式：自顶向下，自底向上。 &nbs

hanlp 知识图谱知识图谱人工智能自然语言处理数据

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

医学知识图谱（二）——应用

医学知识图谱（二）——应用

51CTO博客