跨模态医疗分析推理技术与系统

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项目摘要:目前,医疗健康大数据智能化应用已上升为国家战略。然而,大规模跨模态医疗数据呈现跨模态格式不规范、时空依赖、信息过载等特点,这为从医疗数据获取知识、从医疗知识进行跨模态分析推理带来了严峻挑战。立足人工智能辅助诊疗的国家重大需求,聚焦知识的统一表征、知识的动态组织以及推理的泛化机制三大关键问题,项目主要研究跨模态耦合的医疗内容结构化统一表征理论和知识主动获取方法;突破大规模医疗知识自适应分布式存储负载平衡、多层级内容冷热分块、个性化医疗知识适配、隐私保护的伦理合规授权,内容演化场景下知识图谱动态拓展与可解释推理,同病异治与异病同治的知识张量立体交叉推理等关键技术;开发医疗知识导航的跨模态类人医学循证推理与辅助诊疗系统。