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“知識(shí)圖譜在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用”專題論壇

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月05日 23:17

2016-10-09 閱讀量:2639 小字

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF（2016-2017）武漢

于2016年10月15日（星期六）13:40-18:00
武漢科技大學(xué)青山校區(qū)0212會(huì)議室
舉行“知識(shí)圖譜在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用”專題論壇論壇
敬請(qǐng)光臨

活動(dòng)詳情：

為推動(dòng)語義技術(shù)在健康醫(yī)療信息領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用，舉行“知識(shí)圖譜在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用”專題論壇活動(dòng)。本次論壇由中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語言與知識(shí)計(jì)算專委會(huì)、CCF YOCSEF武漢聯(lián)合主辦，武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、武漢科技大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心聯(lián)合承辦。本次活動(dòng)全程免費(fèi)，但為確保論壇參與人員充分有效交流與溝通，限制參加人數(shù)為60人。

論壇議程：

13:40-13:45 論壇組織人致辭武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，顧進(jìn)廣
13:45-14:30 黃智生，荷蘭阿姆斯特丹自由大學(xué)教授，醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜及其在臨床決策支持中的應(yīng)用
14:30-15:15 朱其立，上海交通大學(xué)教授。題目：DTMiner: Mining disease-gene association from biomedical literature
15:15-16:00 閆峻，微軟亞洲研究院高級(jí)研究經(jīng)理。題目：知識(shí)挖掘?qū)χ袊?guó)分級(jí)診療的智能輔助
16:00-16:45 于彤，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院助理研究員，題目：中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用
16:45-17:30 馬敬東，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院副教授。題目：全科醫(yī)生抗糖藥物推薦系統(tǒng)研究
17:30-18:00 討論與交流

報(bào)名方式一：請(qǐng)于10月15日18:00之前登入網(wǎng)址http://www.hdb.com/party/6axiu.html在線報(bào)名或填寫回執(zhí)并回復(fù)至simon@wust.edu.cn

聯(lián)系人：顧進(jìn)廣郵箱simon@wust.edu.cn 手機(jī) 13307129868

參會(huì)回執(zhí)：

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工作單位
附：報(bào)告摘要及專家簡(jiǎn)介。

1. 醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜及其在臨床決策支持中的應(yīng)用
黃智生，荷蘭阿姆斯特丹自由大學(xué)教授
Abstract：傳統(tǒng)的醫(yī)療模式經(jīng)常是通過醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)積累來提高診療水平。這種方式現(xiàn)在已經(jīng)是不值得鼓勵(lì)的，因?yàn)獒t(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)的積累通常是以病人的痛苦（甚至生命）和醫(yī)療資源的某種浪費(fèi)為代價(jià)的。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)為我們提供了極其豐富的醫(yī)學(xué)知識(shí)資源。在此基礎(chǔ)上所構(gòu)建的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜為醫(yī)學(xué)知識(shí)的共享與傳播，診療手段的規(guī)范化，及其臨床決策科學(xué)化提供了良好的環(huán)境和技術(shù)基礎(chǔ)。本報(bào)告將通過一系列具體的實(shí)例介紹醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜在臨床決策支持中的應(yīng)用，并闡述醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜廣泛的發(fā)展前景和應(yīng)用價(jià)值。
Bio：黃智生博士，荷蘭阿姆斯特丹自由大學(xué)終身教授，中國(guó)江蘇科技大學(xué)特聘教授，和武漢科技大學(xué)等五所大學(xué)兼職教授。出版了《海量語義數(shù)據(jù)處理-平臺(tái)，技術(shù)，與應(yīng)用》《生物醫(yī)學(xué)語義技術(shù)》等教材，發(fā)表過論文論著超過二百篇，
擔(dān)任超過一百個(gè)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的程序委員會(huì)委員，超過二十個(gè)國(guó)際會(huì)議的聯(lián)合主席，擔(dān)任六個(gè)國(guó)際學(xué)術(shù)刊物的編委，特約主編或特約編委。主持歐盟第七框架重大項(xiàng)目LarKC中推理工作組的工作。主持歐盟第七框架智慧醫(yī)療重大項(xiàng)目EURECA中基于語義技術(shù)的臨床試驗(yàn)系統(tǒng) SemanticCT的開發(fā)；主持了基于語義技術(shù)的抗菌藥物合理用藥系統(tǒng)SeSRUA的開發(fā)。他參與開發(fā)的E-Culture項(xiàng)目在2006年世界語義萬維網(wǎng)技術(shù)挑戰(zhàn)賽上獲得冠軍。作為第一作者獲得2014世界健康信息技術(shù)學(xué)術(shù)年會(huì)（HealthInfo2014）最佳論文獎(jiǎng)。

2. DTMiner: Mining disease-gene association from biomedical literature
朱其立，上海交通大學(xué) 教授
Abstract: In this study, we propose a reliable and efficient framework that takes large biomedical literature repositories as inputs, identifies credible relationships between diseases and genes, and presents possible genes related to a given disease and possible diseases related to a given gene. The framework incorporates name entity recognition (NER), which identifies occurrences of genes and diseases in texts, association detection whereby we extract and evaluate features from gene-disease pairs, and ranking algorithms that estimate how closely the pairs are related. The F1-score of the NER phase is 0.87, which is higher than existing studies.
The association detection phase takes drastically less time than previous work while maintaining a comparable F1-score of 0.86. The end-to-end result achieves a 0.259 F1-score for the top 50 genes associated with a disease, which performs better than previous work. In addition, we released a web service for public use of the dataset.
Bio: Kenny Qili Zhu is a Professor of computer science at Department of Computer Science and Engineering at Shanghai Jiao Tong University. He graduated with B.Eng (Hons) in Electrical Engineering in 1999 and PhD in Computer Science in 2005 from National University of Singapore. He was a postdoctoral researcher and lecturer from 2007 to 2009 in the programming language group at Princeton University. Prior to that , he was a software design engineer in the Windows Live Identity group of Microsoft in Redmond, WA. From Feb 2010 to Aug 2010, he was a visiting professor at Microsoft Research Asia in Beijing. Kenny was the winner of the 2013 Google Faculty Research Award and DASFAA 2014 Best Paper Award.

3. 知識(shí)挖掘?qū)χ袊?guó)分級(jí)診療的智能輔助
閆峻，微軟亞洲研究院博士，高級(jí)研究經(jīng)理
Abstract: 中國(guó)的分級(jí)診療制度在推進(jìn)過程中面臨諸多困難。其中有兩個(gè)大的挑戰(zhàn)，它們分別是大量基層醫(yī)生專業(yè)水平具有局限性以及基層醫(yī)生數(shù)量不足導(dǎo)致的工作負(fù)擔(dān)過重。這些都嚴(yán)重影響了分級(jí)診療的推廣普及。為了通過技術(shù)手段輔助解決這兩個(gè)問題，我們運(yùn)用知識(shí)挖掘，自然語言理解以及信息檢索技術(shù)協(xié)助基層醫(yī)生更方便的獲取臨床知識(shí)指導(dǎo)，通過軟件機(jī)器人有效降低基層醫(yī)生重復(fù)勞動(dòng)的工作負(fù)擔(dān)。這個(gè)報(bào)告會(huì)重點(diǎn)介紹分級(jí)診療中的具體問題以及基于知識(shí)計(jì)算的解決方案。
Bio: Dr. Jun Yan received the Ph.D. degree in digital signal processing and pattern recognition from the department of information science, school of mathematical science, Peking University, P.R. China. During his Ph.D., he has been a research intern of MSRA from 2003 to 2005 and awarded as Microsoft fellow in 2004. Before join Microsoft, he has been a research associate at CBI, HMS, Harvard, Cambridge, MA, in 2005. He joined Microsoft Research Asia (MSRA) from 2006. Currently he is working in the Data Mining and Enterprise Intelligence group of MSRA as senior research manager. His research interests are on knowledge mining for AI, text data preprocessing, information retrieval and behavior targeted online advertising etc. His current focus application is for healthcare. So far, he has successfully incubated tens of technologies, which have been used in Microsoft products. In academia, he has more than 60 quality papers published in referred conferences and journals, including SIGKDD, SIGIR, WWW, ICDM, TKDE, etc. He has been the PC members of international conferences SIGKDD, SIGIR etc. and is also reviewers of journals articles TKDE, TPAMI etc.

4. 中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用
于彤，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所助理研究員
Abstract: “中醫(yī)藥學(xué)語言系統(tǒng)”是以本體的技術(shù)理念構(gòu)建的大型語言系統(tǒng)。它已發(fā)展為一個(gè)包含10余萬個(gè)中醫(yī)概念以及100余萬個(gè)語義關(guān)系的大型語義網(wǎng)絡(luò)，基本覆蓋了中醫(yī)藥學(xué)科的概念體系。我們以中醫(yī)藥學(xué)語言系統(tǒng)為骨架，集成中醫(yī)藥領(lǐng)域現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫，構(gòu)成中醫(yī)藥知識(shí)圖譜，可用于知識(shí)檢索、知識(shí)可視化等應(yīng)用。本報(bào)告首先簡(jiǎn)要介紹中醫(yī)藥應(yīng)用背景，進(jìn)而闡述中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)來源、構(gòu)建方法和應(yīng)用，最后討論中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的發(fā)展前景。
Bio：于彤，2012年獲浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，現(xiàn)為中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所助理研究員，在中醫(yī)藥信息學(xué)領(lǐng)域具有近十年的研究經(jīng)歷，主要研究興趣包括：本體、語義網(wǎng)、知識(shí)工程等，參與研發(fā)了中醫(yī)藥學(xué)語言系統(tǒng)、中醫(yī)臨床術(shù)語系統(tǒng)、中醫(yī)藥知識(shí)服務(wù)平臺(tái)以及中醫(yī)藥知識(shí)圖譜。

5. 全科醫(yī)生抗糖藥物推薦系統(tǒng)研究
馬敬東，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院副教授
Bio:馬敬東，博士、副教授、碩士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院信息系主任，院長(zhǎng)助理。中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)理事，教育專業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員，中華醫(yī)學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)分會(huì)委員。曾任哈佛大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院Takemi研究員。研究興趣包括電子健康管理，健康大數(shù)據(jù)分析。