11月22日，在2021IDEA大會(huì)“創(chuàng)新展示會(huì)”上，粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院（簡(jiǎn)稱(chēng)“IDEA”）AI平臺(tái)技術(shù)研究中心負(fù)責(zé)人謝育濤攜團(tuán)隊(duì)兩大研究項(xiàng)目——“ReadPaper”和“BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜BIOS”精彩亮相。AI平臺(tái)技術(shù)研究中心致力于建設(shè)支撐人工智能算法、算力和數(shù)據(jù)的平臺(tái)，推動(dòng)AI技術(shù)的落地和產(chǎn)業(yè)化。談及團(tuán)隊(duì)研究方向的選擇，謝育濤指出，在人口紅利消退后，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)越來(lái)越依靠科學(xué)和技術(shù)的創(chuàng)新。研究中心從社會(huì)痛點(diǎn)出發(fā)，著眼于賦能科研和醫(yī)療兩個(gè)領(lǐng)域。

謝育濤在IDEA大會(huì)上發(fā)言

ReadPaper的使命：讓天下沒(méi)有難讀的論文

關(guān)于論文閱讀這一切入點(diǎn)，謝育濤指出三個(gè)事實(shí)痛點(diǎn)：

（1）難讀：論文的內(nèi)容對(duì)于閱讀者的背景知識(shí)有高度的前置要求，而大部分學(xué)術(shù)性論文都是英文書(shū)寫(xiě)，這極大地增加了閱讀的難度；

（2）難用：市面上有很多學(xué)術(shù)類(lèi)產(chǎn)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(lái)回切換，讀者難以專(zhuān)注在閱讀本身；

（3）難言：讀論文的過(guò)程中或遇到各種困惑，卻沒(méi)有交流渠道可供討論，尋求幫助。“如何讀懂論文，讀好論文”，這是一個(gè)很大的命題，ReadPaper應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)建設(shè)一站式閱讀平臺(tái)，打造專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)社區(qū)，助力科研。

打造論文知識(shí)圖譜：Science of Science

ReadPaper研究團(tuán)隊(duì)致力于打造最全面的論文知識(shí)圖譜，用戶(hù)僅需通過(guò)精準(zhǔn)的語(yǔ)義搜索，即可了解到和論文相關(guān)的所有內(nèi)容。ReadPaper平臺(tái)為每篇論文建設(shè)了一個(gè)詳情頁(yè)，集合論文相關(guān)信息，還有沈向洋博士所提出的經(jīng)典論文“十問(wèn)”，論文精讀視頻，以及互動(dòng)問(wèn)答等。未來(lái)，團(tuán)隊(duì)還將進(jìn)一步探索如何對(duì)所有相關(guān)的技術(shù)、學(xué)術(shù)理論、學(xué)者等進(jìn)行整理和歸納，助力科研探索。

打造沉浸式閱讀體驗(yàn)：智能閱讀器（Super Browser）

ReadPaper研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)AI技術(shù)對(duì)論文做了智能解析，支持圖表拖拽閱讀、引用文獻(xiàn)一鍵收藏或跳轉(zhuǎn)閱讀，可以對(duì)整段內(nèi)容進(jìn)行翻譯，對(duì)論文圖表進(jìn)行截圖筆記等，讓用戶(hù)更好的專(zhuān)注于閱讀本身。

ReadPaper核心產(chǎn)品理念：通過(guò)社區(qū)做知識(shí)的沉淀和回溯

我們認(rèn)為每篇論文都應(yīng)該有自己的社區(qū)，科研不易，ReadPaper希望為一代代科研人鋪設(shè)進(jìn)階之路。

謝育濤介紹ReadPaper

BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的使命：讓疾病可預(yù)防、早確診、能治愈

在人口老齡化＋慢病患病率升高＋健康意識(shí)增強(qiáng)的新形勢(shì)下，加快提升醫(yī)療健康保障能力，已成為關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重大課題。而醫(yī)療AI作為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的重要引擎，已經(jīng)在不少醫(yī)療領(lǐng)域有了不錯(cuò)的落地，但目前都還屬于弱人工智能，機(jī)器無(wú)法像人一樣去思考、解釋和推理，難以提供個(gè)性化、可解釋的動(dòng)態(tài)醫(yī)療服務(wù)。

醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜作為一種用圖模型來(lái)描述真實(shí)醫(yī)學(xué)世界病、癥、藥、術(shù)之間聯(lián)系的大規(guī)模語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是認(rèn)知智能的底層支撐，可以幫助機(jī)器打造一個(gè)“能謀善斷”的智慧醫(yī)療大腦。然而，受醫(yī)療數(shù)據(jù)跨語(yǔ)種、專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難以獲取等影響，全球現(xiàn)有醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜仍存在規(guī)模不大、知識(shí)不全、可信度不夠、開(kāi)放性不足，以及中文及其他語(yǔ)言不太友好等種種問(wèn)題。基于此背景，IDEA AI平臺(tái)技術(shù)研究中心的BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜研發(fā)團(tuán)隊(duì)希望對(duì)標(biāo)全球行業(yè)先驅(qū)，利用深度學(xué)習(xí)、文本挖掘等方面的前沿技術(shù)，與國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家一起構(gòu)建起高質(zhì)量的超大規(guī)模醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜，同時(shí)全面開(kāi)源開(kāi)放，助力信息標(biāo)準(zhǔn)化、智慧醫(yī)院、輔助診療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

醫(yī)學(xué)辭海：Trustworthy Medical Knowledge Repertoire

BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜研發(fā)團(tuán)隊(duì)基于PubMed等權(quán)威醫(yī)學(xué)文本，利用深度學(xué)習(xí)算法大規(guī)模發(fā)現(xiàn)知識(shí)，同時(shí)設(shè)立專(zhuān)家審校質(zhì)控機(jī)制，在知識(shí)的完備性、前沿性、準(zhǔn)確性方面保障著知識(shí)質(zhì)量。

目前，團(tuán)隊(duì)已發(fā)布醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜BIOS Beta版，相比同類(lèi)圖譜，不僅提供了400余萬(wàn)醫(yī)學(xué)概念，基本實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)全覆蓋，同時(shí)術(shù)語(yǔ)更精準(zhǔn)、概念更精簡(jiǎn)、關(guān)系更豐富。醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜研發(fā)的初衷，是希望干凈、統(tǒng)一和完備的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，可以促進(jìn)醫(yī)療信息互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)化更好實(shí)現(xiàn)，最終推動(dòng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，醫(yī)療服務(wù)共享流動(dòng)。

IDEA研究院理事長(zhǎng)沈向洋介紹BIOS

知識(shí)洞見(jiàn)：All About the Wisdom for Healing

除了知識(shí)圖譜的可視化導(dǎo)覽，BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜還支持知識(shí)溯源，并通過(guò)來(lái)源數(shù)據(jù)透視，提供術(shù)語(yǔ)間的共現(xiàn)分析，精準(zhǔn)把握醫(yī)學(xué)前沿研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)。

此外，基于關(guān)系推理，用戶(hù)可以了解醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)間上下位關(guān)系等新關(guān)系，甚至在未來(lái)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)病毒傳播機(jī)理、藥物關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)等新知識(shí)時(shí)，這些知識(shí)洞見(jiàn)可以助力疾病的防控、新藥研發(fā)等方面實(shí)現(xiàn)突破，加快醫(yī)學(xué)前沿發(fā)展。

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

謝育濤在展示會(huì)上表示，醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜就好比是樹(shù)根，從數(shù)據(jù)中汲取知識(shí)養(yǎng)分，通過(guò)各類(lèi)智慧醫(yī)療場(chǎng)景構(gòu)成的枝干，去滋養(yǎng)每一片葉子代表的一個(gè)個(gè)家庭和個(gè)體。前期，BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過(guò)引入專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)和技術(shù)支持，一年時(shí)間便初見(jiàn)成果，但一棵樹(shù)的力量始終有限，衷心希望未來(lái)會(huì)有更多機(jī)構(gòu)加入圖譜共建，更多專(zhuān)家加入專(zhuān)業(yè)社區(qū)搭建，一同編制起一個(gè)更龐大的根系網(wǎng)絡(luò)。

沈向洋向眾人介紹BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的開(kāi)放生態(tài)

另外，BIOS醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜研發(fā)團(tuán)隊(duì)選擇開(kāi)放API調(diào)用，并在后續(xù)開(kāi)放下載數(shù)據(jù)集，讓高質(zhì)量知識(shí)圖譜為更多場(chǎng)景賦能，滋養(yǎng)整片森林。團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)，是致力于打造一個(gè)可信賴(lài)的開(kāi)放醫(yī)學(xué)知識(shí)全集，未來(lái)能真正將技術(shù)用到場(chǎng)景、落到實(shí)處，讓更多老百姓的病痛可預(yù)防、早確診、能治愈。