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11月22日，在2021IDEA大會“創(chuàng)新展示會”上，粵港澳大灣區(qū)數字經濟研究院（簡稱“IDEA”）AI平臺技術研究中心負責人謝育濤攜團隊兩大研究項目——“ReadPaper”和“BIOS醫(yī)學知識圖譜BIOS”精彩亮相。AI平臺技術研究中心致力于建設支撐人工智能算法、算力和數據的平臺，推動AI技術的落地和產業(yè)化。談及團隊研究方向的選擇，謝育濤指出，在人口紅利消退后，經濟的增長越來越依靠科學和技術的創(chuàng)新。研究中心從社會痛點出發(fā)，著眼于賦能科研和醫(yī)療兩個領域。

謝育濤在IDEA大會上發(fā)言

ReadPaper的使命：讓天下沒有難讀的論文

關于論文閱讀這一切入點，謝育濤指出三個事實痛點：

（1）難讀：論文的內容對于閱讀者的背景知識有高度的前置要求，而大部分學術性論文都是英文書寫，這極大地增加了閱讀的難度；

（2）難用：市面上有很多學術類產品，搜索引擎，文檔管理器、筆記工具等，閱讀一篇論文要在各種界面來回切換，讀者難以專注在閱讀本身；

（3）難言：讀論文的過程中或遇到各種困惑，卻沒有交流渠道可供討論，尋求幫助�！叭绾巫x懂論文，讀好論文”，這是一個很大的命題，ReadPaper應運而生。通過建設一站式閱讀平臺，打造專業(yè)的學術社區(qū)，助力科研。

打造論文知識圖譜：Science of Science

ReadPaper研究團隊致力于打造最全面的論文知識圖譜，用戶僅需通過精準的語義搜索，即可了解到和論文相關的所有內容。ReadPaper平臺為每篇論文建設了一個詳情頁，集合論文相關信息，還有沈向洋博士所提出的經典論文“十問”，論文精讀視頻，以及互動問答等。未來，團隊還將進一步探索如何對所有相關的技術、學術理論、學者等進行整理和歸納，助力科研探索。

打造沉浸式閱讀體驗：智能閱讀器（Super Browser）

ReadPaper研究團隊通過AI技術對論文做了智能解析，支持圖表拖拽閱讀、引用文獻一鍵收藏或跳轉閱讀，可以對整段內容進行翻譯，對論文圖表進行截圖筆記等，讓用戶更好的專注于閱讀本身。

ReadPaper核心產品理念：通過社區(qū)做知識的沉淀和回溯

我們認為每篇論文都應該有自己的社區(qū)，科研不易，ReadPaper希望為一代代科研人鋪設進階之路。

謝育濤介紹ReadPaper

BIOS醫(yī)學知識圖譜的使命：讓疾病可預防、早確診、能治愈

在人口老齡化＋慢病患病率升高＋健康意識增強的新形勢下，加快提升醫(yī)療健康保障能力，已成為關系國計民生的重大課題。而醫(yī)療AI作為推動行業(yè)發(fā)展的重要引擎，已經在不少醫(yī)療領域有了不錯的落地，但目前都還屬于弱人工智能，機器無法像人一樣去思考、解釋和推理，難以提供個性化、可解釋的動態(tài)醫(yī)療服務。

醫(yī)學知識圖譜作為一種用圖模型來描述真實醫(yī)學世界病、癥、藥、術之間聯系的大規(guī)模語義網絡，是認知智能的底層支撐，可以幫助機器打造一個“能謀善斷”的智慧醫(yī)療大腦。然而，受醫(yī)療數據跨語種、專業(yè)性強、結構復雜、難以獲取等影響，全球現有醫(yī)學知識圖譜仍存在規(guī)模不大、知識不全、可信度不夠、開放性不足，以及中文及其他語言不太友好等種種問題。基于此背景，IDEA AI平臺技術研究中心的BIOS醫(yī)學知識圖譜研發(fā)團隊希望對標全球行業(yè)先驅，利用深度學習、文本挖掘等方面的前沿技術，與國內外專家一起構建起高質量的超大規(guī)模醫(yī)學知識圖譜，同時全面開源開放，助力信息標準化、智慧醫(yī)院、輔助診療、藥物研發(fā)等領域的廣泛應用。

醫(yī)學辭海：Trustworthy Medical Knowledge Repertoire

BIOS醫(yī)學知識圖譜研發(fā)團隊基于PubMed等權威醫(yī)學文本，利用深度學習算法大規(guī)模發(fā)現知識，同時設立專家審校質控機制，在知識的完備性、前沿性、準確性方面保障著知識質量。

目前，團隊已發(fā)布醫(yī)學知識圖譜BIOS Beta版，相比同類圖譜，不僅提供了400余萬醫(yī)學概念，基本實現醫(yī)學全覆蓋，同時術語更精準、概念更精簡、關系更豐富。醫(yī)學知識圖譜研發(fā)的初衷，是希望干凈、統(tǒng)一和完備的醫(yī)學數據，可以促進醫(yī)療信息互聯互通標準化更好實現，最終推動優(yōu)質醫(yī)療資源下沉，醫(yī)療服務共享流動。

IDEA研究院理事長沈向洋介紹BIOS

知識洞見：All About the Wisdom for Healing

除了知識圖譜的可視化導覽，BIOS醫(yī)學知識圖譜還支持知識溯源，并通過來源數據透視，提供術語間的共現分析，精準把握醫(yī)學前沿研究熱點和趨勢。

此外，基于關系推理，用戶可以了解醫(yī)學術語間上下位關系等新關系，甚至在未來進一步發(fā)現病毒傳播機理、藥物關聯預測等新知識時，這些知識洞見可以助力疾病的防控、新藥研發(fā)等方面實現突破，加快醫(yī)學前沿發(fā)展。

開放生態(tài)：One Tree Cannot Make a Forest

謝育濤在展示會上表示，醫(yī)學知識圖譜就好比是樹根，從數據中汲取知識養(yǎng)分，通過各類智慧醫(yī)療場景構成的枝干，去滋養(yǎng)每一片葉子代表的一個個家庭和個體。前期，BIOS醫(yī)學知識圖譜研發(fā)團隊通過引入專業(yè)指導和技術支持，一年時間便初見成果，但一棵樹的力量始終有限，衷心希望未來會有更多機構加入圖譜共建，更多專家加入專業(yè)社區(qū)搭建，一同編制起一個更龐大的根系網絡。

沈向洋向眾人介紹BIOS醫(yī)學知識圖譜的開放生態(tài)

另外，BIOS醫(yī)學知識圖譜研發(fā)團隊選擇開放API調用，并在后續(xù)開放下載數據集，讓高質量知識圖譜為更多場景賦能，滋養(yǎng)整片森林。團隊的目標，是致力于打造一個可信賴的開放醫(yī)學知識全集，未來能真正將技術用到場景、落到實處，讓更多老百姓的病痛可預防、早確診、能治愈。