南昌数字图书馆文献知识

    近年来，AI技术在医疗中的应用越来越广大。不仅*是环节，AI同样服务于诊前导诊、诊中把控和诊后监测等大健康行为范畴。2020年******彻底改变了人们和相关机构的就医思维，“AI+互联网”的非接触式医疗大展身手。2月初线上看诊纳入国家医保，4月10日国家发展改造委、**网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展方案》推进互联网医疗医保首诊制和预约分诊制，并将互联网首诊纳入医保报销范围。但是线上看诊受到诸多限制：没有查体、无法完成各项检验检查、问诊能力不足等，以致医生与患者间在线沟通比面对面看诊时间更长。无接触式的在线看诊方便了患者，但对医生而言却增加了时间。在AI辅助诊疗的领域，近年来大量企业投入单病种影像识别辅诊应用的研发，但受到技术能力、病历数量等多方面的限制，短时间内难以达到辅助诊疗所要求的高精细度，加之不同地域、不同医院的设备差异，解决方案的复制能力也受到影响。同时，专科医生对本科病症经验丰富，对单病种影像识别需求有限。因此，在医疗AI产品中，真正能让医生受益的是跨多专科的AI辅诊系统。奕诊医疗咨询有限公司（以下称“奕诊智能”）潜心打磨15年。文献知识的研究范围主要是研究文献的分类与编目、文献形成发展历史、各种文献的特点与用途、文献的检索等。南昌数字图书馆文献知识

    文本语义脑图基本原理1、以读者当前搜索词作为启始节点（一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素概念之间语义关联推导而得。2、共有4种不同的节点类型：中心节点（a）,直接关联节点（b）,间接关联节点（c）,弱关联节点（d）。从搜索词（a）出发，体现a推导b,b推导c,c推导d的上下层级关联（启发式知识关联揭示）。3、单一列向量空间内，由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重排序（语义概念权重有序）。4、任意概念节点右上数字角标表示其在当前Top-N搜索结果中的文献数。点击该文献数则链接至相应的命中文献（文本概念的细分聚类及其迅速定位）。5、选择语义脑图中任意节点（x）作为兴趣点（聚焦节点），可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点（y）。（隐形识发现）6、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献。7、任意节点可以作为新的起始中心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。8、跨语言搜索时，系统可以同时分别生成中文和英文两张语义脑图。深圳文献知识有什么用文献知识服务有什么用？

    到医院后也可以先通过机器人进行预问诊，医院内设置的体征问诊舱还可以实时采集患者血压、脉搏、体温、血氧饱和度、呼吸频率等生命体征数据，精细检伤分级。患者完成预问诊后，机器人会自动建议分级、自动匹配相应科室，并直接为患者挂号。患者在见到医生之前，就可在智能系统的引导下，做一些基础检查。此外，这套系统在急诊科同样能发挥很大的作用。95%急诊患者神志清醒、尚可表达，奕诊机器人在40秒内完成全部生命体征监测，给护士或患者动态提示针对性的问题进行问诊，并在90秒内完成分级和分诊，合理高效地调度急救资源。医院反馈给奕诊的数据显示，这一模式大幅提高了诊断和分诊的效率和准确率。与市面上许多AI辅诊产品不同，奕诊AI预问诊系统在患者主诉时，不仅可以由患者自己输入，也动态提示患者是否有其他相关症状，层层递进、问诊推理。戈博士告诉动脉网，这样的问诊形式可以让患者更加准确地表达症状，不会漏掉重要信息，同时通过机构化数据，协助AI算法进行更精细的诊断，能够有效避免漏诊、误诊的情况。这也正是奕诊潜心开发了15年所攻克的难点。医生在奕诊的医生端系统可以看到该患者的完整病情和系统初步诊断，并周密了解可能的高危及罕见病。

    而要登圣母峰顶不是一件容易的事。”戈家霖博士在采访中说道，“我们了解到，国内非常缺乏高水平的全科医生，而这一现象又导致了**一生病就往大医院跑，造成医疗资源失衡的现状。因此，我们决定把解决这一问题作为奕诊智能的使命。”2015年，奕诊正式在上海落地生根，推出研发多年的多专科AI问诊、分诊、辅助诊疗系统，其中包括软件及硬件产品，产品线贯穿诊前、诊中、诊后，线上至线下，商业上对于不同的医疗机构都能提供完整的服务。（奕诊智能供图）耗时十数年开发结构化底层数据奕诊AI辅诊系统的中心是一个有十亿关联神経元的庞大医学知识图谱，以及精细的AI医生推理引擎。平台底层的《奕诊AI深度诊断》根据患者问诊信息，依循证医学逻辑实时计算终终佳的可能诊断及鉴别诊断。到目前为止，奕诊AI辅诊系统已经覆盖了12个大的内科、专科，4000余个病种。能够成为医生认可的辅助诊断系统必须通过标准极高的准确性及周密性考验。奕诊团队从2005年起运用机器学习对来自100多家大型医院的病案以及1000多万份医学期刊、报告进行监督学习，由18位斯坦福大学医学**及近百位的医生跨国共同进行**标注，构建出包含10亿神经元的知识图谱。怎么可以快速、准确的查到所需的文献内容？

    左侧的语义脑图中任意节点可以在右侧文献详情界面显示其相关文献。右侧相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的概念语词（红色下划线）。选择其中的任意词（鼠标定位），可以查看该概念词所有的相关文献，并且以该概念词为中心节点，可以在左侧语义脑图子窗口，重构一幅全新的语义脑图（发明专利）。红色下划线标注了一篇文献中的所有细分概念《嵌入式知识链分析》无缝嵌入原始文献数据库，将传统文献搜索引擎一维的文献显示模式提升为二维的概念语词级别的关联矩阵显示模式。其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、收敛、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色，在尤为强调知识发现、知识创新的当日，将会为读者带来一种全新的文献搜索用户体验。 上海半坡提供跨越多个异构文献知识数据库Façade模式的一站式搜索服务。武汉文献知识案例

掌握必备的文献知识是检索的基础。南昌数字图书馆文献知识

    上海半坡网络技术有限公司自主知识产权的一站式搜索通过Façade接口屏蔽了各种文献资源的异构性以及业务变化对文献服务的影响，独辟蹊径地无缝集成各种异构数字文献资源，实现一次性实时多个文献数据库的并发搜索。致汇一站式搜索可以涵盖20-30种专业领域内的主流文献数据库。不但可以覆盖本馆已经购买的文献数据库，还可以同时涵盖本馆自建数据库（包括本馆书目数据库）以及一些公共的文献搜索引擎，例如GoogleScholar、百度学术、Bing学术、医学专业领域内的PubMed等（致汇一站式搜索涵盖支持常见的HTML4或HTML5类型的文献数据库）。和元数据整合服务模式相比较，致汇一站式搜索：1)实时反映各个文献数据库比较新搜索结果（没有文献时差）；2)保留原始文献数据库全文搜索特性和搜索结果原始排序特性；3)实时Façade一站式搜索工作模式不涉及第三方数字资源版权纠纷。 南昌数字图书馆文献知识

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