“知识对于人工智能的价值在于让机器具备认知能力，而构建知识图谱的本质就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。”乔昕说。
关键在于满足业务需求
中国电子学会高级咨询师凌霞曾撰文分析，随着人工智能技术的发展与应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于很多行业与领域，如智能搜索、智能问答、个性化推荐、人机交互对话系统等领域。
艾瑞咨询此次发布的报告显示，2019年知识图谱市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大，金融领域因标准化数据积累丰富，行业认知与直接需求最为明显等因素，成为数据智能最早落地并产生价值的行业。事实上，业内专家认为，包括医疗在内的多个行业也将是知识图谱大展身手的领域。
凌霞指出，例如，研发新药的成本高，周期长，基于这样的现状，在欧盟第七框架下的开放药品平台OpenPhacts项目，利用了来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果以及各种开放数据。在医疗行业，还可通过整合大量医疗文献和书籍以及各种电子病历来获取海量高质量的医疗知识，向医护人员提供辅助临床决策。
“目前医学知识图谱技术在疾病风险评估、智能辅助诊疗、医疗质量控制及医疗知识问答等智慧医疗领域都有着很好的发展前景。”乔昕说，例如针对新冠肺炎开发的医助系统，新冠肺炎知识图谱可用于计算问句之间的相似度以及辅助解答用户提问。
“虽然医疗是个典型的以异构数据为主的行业，多源异构数据的融合在实际应用场景中确实更复杂，而且涉及到的数据集往往数据质量本身也有问题，相对而言构建知识图谱也更难一些，但总体来说，目前构建知识图谱已不存在太大技术上的难题，更重要的是将挖掘更多应用场景，构建出质量更好、更好用的知识图谱。”乔昕说。 |
