【研究报告】数据与知识驱动的AI赋能生命健康研究

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闫峻博士团队所在的医渡云，主要从事医疗健康领域的数据基础设施建设，以支撑在此基础上的模型建设，应用场景和产业发展，继而产出新的数据与知识，形成闭环。当前医疗数据赋能的主要挑战包含数据应用、数据治理和数据集成三个方面。

针对数据应用的场景多样化，医渡云构建了数据智能集成系统，通过跨系统的唯一患者标识，联通患者数据，应用于多种场景，满足用户的个性化需求。

针对数据治理中存在的数据质量杂乱不一问题，团队通过多种自然语言处理方法，结合专业的医疗知识，形成医疗文书结构化建模能力（将自然语言文本转化为结构化医疗数据）、医学术语标准化处理能力（将描述不一的同类术语进行标准化）。

针对数据集成过程中的数据多源、异质、以及存在错误数据等问题，团队也搭建了完整的工具化平台，对数据生产全过程进行质控。

依托于上述数据集成系统所搭建的搜索引擎可实现高效、可视化数据检索分析，并可以帮助临床医生发现并验证想法，推进科学研究。

另外，团队还结合海量医学数据和专业知识，构建了模型化知识图谱。图谱中实体为各种疾病、对应的并发症、病因等。基于该图谱，系统可以以患者疾病指征为中心，提供针对用户的“一人一策”个性化服务。

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来源 | 清华大学智能产业研究院

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