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近年来，AI技术在医疗中的应用越来越广大。不仅仅是环节，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年新冠肺炎疫情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、中央网信办印发《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。文献是通过方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系，记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识。深圳文献知识平台
为了在庞大的知识图谱上搜索终终佳路径，找出可能的诊断结果并排序，奕诊团队首创《深度医学推理引擎》，开发了运用包括贝叶斯网络、超阶抽象搜索、强化学习等9种AI技术的多维度推理引擎，实时推理、计算诊断。“奕诊多专科AI医生就像十多位专科医生联合会诊一样，可以在不同的医疗机构或健康领域发挥专业功能。因此我们把奕诊AI医生辅诊系统运用到各个场景提供周密的服务：从三甲医院到基层医院、从诊前到诊后、从实体服务到在线服务。”戈博士介绍道。缩短等待时间，大幅减少漏诊误诊排队3小时，就诊3分钟。奕诊AI全专科问诊分诊辅诊平台植基在奕诊《AI深度诊断》中心上，在医联体及医院智能预问诊，多层次全流程分诊，并辅助医生精细诊断，周密性大幅提高医生诊断水平与看诊效率。奕诊智能把诊前阶段分为了AI预问诊、AI自动分诊和检伤分级3个部分，并分别打造了手机APP、问诊机器人和体征问诊舱3款产品。近年来，随着智能机器人技术和医疗的结合，智能导诊机器人逐渐成为了医院的一道新的风景线。奕诊智能的导诊机器人也在上海复旦大学附属中山医院徐汇医院、上海市第十人民医院落地使用。（奕诊智能供图）患者到医院就诊前在家里就可以通过奕诊APP进行预问诊。浙江图书馆文献知识数据分析文献为我们提供了什么样的帮助？
系统支持的文献数据库《致汇®一站式学术搜索》可以一次性涵盖本馆20-30种专业领域内的主流文献数据库，包括：
支持图书馆所购买的网上文献数据库；
支持本地镜像文献数据库；
支持Web模式的图书馆自建数据库；
支持图书馆自动化管理系统中的Web书目查询；
支持学术类开放搜索引擎，例如百度学术、Google Scholar、Being学术、医学专业领域内的PubMed等；
乃至支持本馆没有购买的收费数据库（有原文下载需要时，系统另外提供馆员馆际原文传递服务模块支持）。
简而言之，系统理论上支持所有常规的HTML4和所有内容HTML5类别的文献服务数据资源。
文本语义脑图的算法基础：1、以读者当前搜索词作为启始节点（DI一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、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，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、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）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。 怎么用文献知识查询到需要的信息？
语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专利，PCT国际专利CN2018/081327，美国专利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。安徽图书馆文献知识案例
文献知识怎么准确检索想要查询的内容？深圳文献知识平台
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。 深圳文献知识平台
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