KDDOct, 2023

基于知识图谱的医疗领域医生和地点强大搜索引擎

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TL;DRKG-based search engine architecture for finding doctors and locations in healthcare domain, with significantly higher coverage for complex queries without degrading quality.
发现论文，激发创造
  • 医疗知识图谱构建：现状、开放问题和机遇

    本文通过提供全面的分类法和涵盖多个卫生保健领域相关学术工作的最新技术评估，评估了目前医疗知识图谱的构建状况，为大数据分析解决方案的需求提供了更好的数据表示和知识推理。此外，还讨论了现有问题和未来研究方向。

    Jul, 2022

  • 通过自动化知识图生成和丰富加速医学知识发现

    医疗知识图谱自动化 (M-KGA) 是一种创新方法，通过利用用户提供的医学概念并利用 BioPortal 本体进行语义增强，以整合预训练嵌入向量，从而提高知识图谱的完整性。该方法引入了基于聚类和基于节点的两种方法，以发现知识图谱中隐藏的连接，通过对电子健康记录中 100 个频繁出现的医学概念进行严格测试，展示了有望解决现有知识图谱自动化技术限制的潜力。

    Apr, 2024

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 使用紧凑、代表性、相关的知识图谱丰富文档

    提出了一种基于知识图谱和实体关系子图的文档丰富方法，通过新的组合优化问题求解算法实现了紧凑、具有代表性和相关性的 ERG，利用本体知识对 ERG 进行排序，实现了在有效丰富的同时保证了相关性和紧凑性。

    May, 2020

  • 从大型语言模型到知识图谱：癌症生物标志物发现

    开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。

    Oct, 2023

  • 将医学知识图谱结合到大型语言模型中用于诊断预测

    通过结合医学知识图谱和新颖的图模型 Dr.Knows，我们提出一种创新的方法来提高大型语言模型在自动诊断生成领域的能力，从而消除预训练的需要，提高自动诊断生成的准确性。

    Aug, 2023

  • 基于医疗知识图谱的临床问题理解与医疗片段检索

    介绍了研发中的基于医疗知识图谱的 Focused Clinical Search Service，以检索相关的医疗短语以应对医护工作者在实践医学和患者护理中从多个文献来源搜索并综合准确，简洁，更新和可信的医学信息所面临的障碍。

    Sep, 2020

  • 导航医疗洞察力：知识图谱下的可解释性透视

    知识图谱在医疗人工智能中扮演重要角色，尤其在药物发现和制药研究方面，通过提供结构化的方式整合多样化信息源，增强了人工智能系统的可解释性。该综述总结了知识图谱在医疗行业的最新文献研究，以及其在开发可解释人工智能模型中的作用。重点介绍了知识图谱的工作流程，包括构建、关系提取、推理，以及在药物相互作用、药物靶标相互作用、药物开发、不良药物反应和生物信息学等领域的应用。强调了通过在医疗领域运用具有知识注入的学习方法，使知识图谱更具可解释性的重要性。最后，提出了研究挑战，并为未来的发展方向提供了见解。

    Sep, 2023

  • 医疗知识图谱调查：资源、应用和前景

    本文总结了健康医疗知识图谱的构建管道和关键技术，并介绍了其在高级临床决策支持等医疗领域的革命性影响，最后探讨了在大语言模型时代创造全面准确的健康医疗知识图谱的机会。

    Jun, 2023

  • 针对复杂金融主题的特定查询知识图谱

    本文介绍了自动化构建特定查询的文档和实体知识图谱（KGs）以及使用排名系统获取相关文件和实体之间的关系的方法，重点关注代码数据集，此外，提到了使用实体反馈技术来改善文档排名效果、适应性 KG 检索算法和基于图神经网络（GNN）的加权方法等未来的研究方向和挑战。

    Nov, 2022