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ACL-BioNLP 2020 | 耶鲁大学实践成果：生物医药知识图谱嵌入模型基准测试

例如，SNOMED Clinical Terms(SNOMED-CT)，世界上使用最广泛的医疗保健文献和报告的临床术语，包含数十万个医学术语及其关系并拥有多层次组织结构。...表1 最终SNOMED数据集的统计信息 2.2实现考虑到SNOMED-CT的巨大规模以及可扩展性和一致的实施对于运行实验的重要性，作者将GraphVite用于KGE模型。...图1显示了RotatE，ComplEx，Snomed2Vec和Cui2Vec的概念嵌入，其颜色对应于广泛的语义组。...鉴于SNOMED-CT比两个数据集更大，并且可以说是一个更复杂的知识图谱，因此链接预测结果表明KGE模型学习了SNOMED-CT的合理表示。...表2显示了SNOMED-CT上5个KGE模型的链接预测任务的结果，其中表的上部针对SNOMED-CT上的5个KGE模型，下部针对两个标准KGE数据集上的TransE和RotatE。

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医用NER+L

分享作者 | Zeljko 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 生物医学NER+L致力于从电子健康记录（EHR）中的文本中提取概念，并将其链接到大型生物医学数据库，如SNOMED-CT...数据准备 MedCATtrainer用于为任何生物医学概念（如SNOMED或UMLS）的文本文档添加注释。

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【愚公系列】《高效使用DeepSeek》013-多语言实时翻译

领域自适应垂直优化：医疗领域：集成SNOMED CT术语库，精准翻译病症名称。法律领域：支持《联合国宪章》等法律文本的正式文体翻译。定制训练：允许用户上传私有术语表进行模型微调。2.

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【GEO优化助手】如何设计GEO优化人才的培训课程体系

微课体系：300+个5分钟技术点解析视频（如"如何用BERTScore检测语义连贯性"）虚拟实验室：模拟AI平台算法更新，实时反馈内容优化效果知识图谱导航：动态生成个性化学习路径（如医疗行业优化师优先学习SNOMED...其培训重点包括：医疗术语标准化：采用SNOMED CT体系标注5000+医学概念需求分层：将用户提问分为信息查询（45%）、决策对比（30%）、场景解决（25%）三类实时纠错：部署NLP监控工具，12小时内修正错误医疗建议

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电子病历中神经症状标注的一致性研究

一项关于三家专业编码公司编码员之间SNOMED CT编码一致性的研究显示，完全匹配的一致性约为50%，经近匹配调整后略高。...另一项对眼科笔记进行SNOMED CT编码的研究显示，标注者间一致性较低，范围在33%到64%之间。已识别的不一致性来源包括人为错误、标注指南缺陷、本体缺陷、接口术语问题和语言问题。

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多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）六大技术支柱在医疗领域的应用

例如将CT影像的3D卷积特征与病理报告的BioBERT嵌入向量进行正交映射，减少模态鸿沟时序解耦优化undefined建立多模态数据缓存池，预计算超声图像的YOLO-Med检测结果与电子病历的SNOMED-CT...undefined优化策略：引入医学本体约束（如SNOMED CT概念树），在向量空间中强制保持"症状-疾病-治疗"的拓扑关系。...伦理风险治理多模态生成审计体系建立三层审核机制：算法层：植入SNOMED-CT术语约束生成器流程层：关键诊断建议强制双模型交叉验证临床层：设立AI决策伦理审查委员会（每季度更新白名单）

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电子健康记录中神经症状标注的一致性研究

一项关于三家专业编码公司编码员之间SNOMED CT代码一致性的研究显示，精确匹配的一致性约为50%，经过近似匹配调整后一致性略高。...另一项关于眼科笔记SNOMED CT编码的研究显示，评分者间一致性水平较低，范围在33%至64%之间。

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| 信息抽取 | BERT-CRF、DocRE | 辅助编码、病案质控 | 多模态（文本+影像） || 标准化 | UMLS-CN、SBERT | 医保结算

总结与展望阶段关键技术已落地场景下一步信息抽取BERT-CRF、DocRE辅助编码、病案质控多模态（文本+影像）标准化UMLS-CN、SBERT医保结算、科研检索中文 Snomed CT 本地化预测Graph

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“一句话”挖掘队列数据，大语言模型实现全球基因组数据智能交换与分析

用户只需以自然语言提出问题，例如“我想研究帕金森病的性别差异是否由X染色体或常染色体标记引起”，系统便可自动执行以下步骤：术语翻译：将“帕金森病”等表述映射为SNOMED等标准本体代码；数据筛选：定位携带特定基因型

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应用实战｜大模型驱动的智能知识引擎

输入：患者病历、医学影像，等等输出：诊断建议、用药推荐技术栈：知识图谱：SNOMED CT + 本地医院数据模型：微调的Med-PaLM2.

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从信息海洋到知识图谱：文档抽取技术如何重塑医疗健康行业？

后处理与结构化输出实体归一化：将抽取出的不同表述的实体，映射到标准医学术语库（如ICD-10、SNOMED CT、LOINC等）。

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美国通过机器学习加速基因组医学并改善患者结果

通过新的解决方案，夏普现在可以利用NLP来识别临床术语，然后将这些术语规范化为众所周知的本体代码，最着名的是UMLS CUI，Snomed-CT和RxNorm。

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【GEO优化助手】GEO优化人才需要掌握哪些数据分析技能

治疗方案关系）创新层：年度性方法论升级（采用Zero-shot Learning适配新平台）六、行业实践：医疗与金融领域的深度应用6.1 医疗行业：精准需求解析某三甲医院构建的医疗知识图谱包含：5000+SNOMED

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下一代RAG实战：TiDB+知识图谱优化医疗问答系统（附Doris集成方案）

TiDB驱动的知识图谱存储架构设计多源知识融合的工程挑战医疗知识图谱需整合12类异构数据源：数据类型数据来源数据量级更新频率药品说明书药监局数据库 200万条实时疾病知识库 UMLS、SNOMED

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从语言学角度看词嵌入模型

通过在国际系统医学术语集（SNOMED-CT）之上预测两个实体（i,j）之间的关系（r）而做的链路预测，功能改装方法的语义学习效果得到了验证。

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当医学文献遇见代码：一个技术开发者眼中的医疗健康工具进化史

根据CSDN技术社区的开发者实践报告显示,构建一个基础的医学文献跨语言检索系统,核心技术栈包括Python的Biopython库用于API调用,结合医学本体论数据库如SNOMED CT或ICD编码系统进行术语标准化

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谢国彤：解决分布式异构数据共享，交叉视角看区块链电子病历系统

可以考虑目前比较流行的FHIR格式，加上SNOMED-CT这样的医疗术语标准分布式机器学习：目前MedRec只是个数据查询系统，但并不支持跨医疗机构的数据分析，即使是最基本的统计。

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3张图让你秒懂Web3.0, 从1.0到3.0你不知道的互联网的演进史！

无边际：互联网是巨大的，它包含了数十亿个页面，仅Snomed CT医学术语就包含了370,000个类目，而现有的技术还不能消除所有语义重复的术语。

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从语义网到知识图谱

另一个例子是 SNOMED CT，它可以追溯到1960年，但现在已经在OWL中完全正式化，并广泛用于电子健康记录。 ?...生命科学的一些领域受益于语义网技术已经有相当长的历史了，例如，前面提到的 SNOMED-CT 和基因本体论。一般来说，生物医学领域是语义网概念的早期采用者。

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Nat. Rev. Bioeng. | 大语言模型在医学领域的革命性应用

研究人员展示了模型在电子病历、临床记录、文献等文本中提取症状、药物、疾病等实体，并能对其进行标准化映射（如 SNOMED、ICD）。

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ACL-BioNLP 2020 | 耶鲁大学实践成果：生物医药知识图谱嵌入模型基准测试

医用NER+L

【愚公系列】《高效使用DeepSeek》013-多语言实时翻译

【GEO优化助手】如何设计GEO优化人才的培训课程体系

电子病历中神经症状标注的一致性研究

多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）六大技术支柱在医疗领域的应用

电子健康记录中神经症状标注的一致性研究

| 信息抽取 | BERT-CRF、DocRE | 辅助编码、病案质控 | 多模态（文本+影像） || 标准化 | UMLS-CN、SBERT | 医保结算

“一句话”挖掘队列数据，大语言模型实现全球基因组数据智能交换与分析

应用实战｜大模型驱动的智能知识引擎

从信息海洋到知识图谱：文档抽取技术如何重塑医疗健康行业？

美国通过机器学习加速基因组医学并改善患者结果

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从语言学角度看词嵌入模型

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谢国彤：解决分布式异构数据共享，交叉视角看区块链电子病历系统

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从语义网到知识图谱

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