构建医疗知识图谱：基于真实世界数据的挑战与应对

"该资源是一份关于医疗知识图谱构建及其在真实世界数据中的应用的PPT演示文稿，由医渡云首席人工智能科学家闫峻主讲。内容涵盖了从C端应用实例到医疗知识图谱的构建挑战，以及联邦学习等相关技术在其中的作用。医渡云公司提供了一个全面的医疗知识图谱系统，旨在处理和利用大规模的真实世界数据。" 在医疗知识图谱的构建过程中，主要面临着以下挑战： 1. 数据规模：基于真实世界数据的医疗知识图谱需要处理大量的医疗大数据，这不仅包括临床数据，还包括医学典籍、指南、互联网数据等。数据量的庞大带来了存储和处理的难题。 2. 数据更新能力：医疗领域的知识不断更新，因此知识图谱需要具备快速响应新知识的能力，形成一个迭代更新的闭环。 3. 数据无偏性：确保图谱中的信息全面、客观，避免数据偏见影响决策。 4. 数据质量：临床数据的质量参差不齐，需要通过数据治理提高数据质量，并结合医学常识进行处理。 5. 技术挑战：知识抽取、融合是关键，涉及自然语言处理和数据挖掘等技术，需要建立一个能够支持数据抽取、标注、编辑、查询和管理的平台。 6. 多源异构数据：医疗数据来自多个不同的系统和源，需要强大的数据集成和处理能力，确保数据的一致性和可计算性。 7. 安全性和合规性：医疗数据的敏感性要求高度的安全保障和合规操作。 8. 用户需求：用户对知识图谱的需求多样化且专业化，要求图谱能够适应不同的应用场景，如管理、科研、诊疗、教学等。 9. 行业标准：缺乏统一的行业标准，使得数据复用和沉淀困难。 10. 实践知识：需要真实世界数据来获取实践中的医疗知识，构建全病种、多区域的数据，以反映真实世界的情况。 医渡云通过其技术平台，如智能数据集成和智能患者索引（EMPI），解决了上述部分挑战，实现了跨系统数据的整合，支持大规模、快速变化的数据同步，并确保数据的准确性和检索效率。这样的知识图谱对于优化医疗服务流程，如分诊、转诊、门诊、急诊、住院和手术等方面，具有重大意义。通过联邦学习等先进技术，可以在保护数据隐私的同时，促进不同机构间的协作和知识共享，进一步推动医疗领域的发展。