11月22日，在2021IDEA大會“創(chuàng)新展示會”上，粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院（簡稱“IDEA”）AI平臺技術(shù)研究中心負(fù)責(zé)人謝育濤攜團(tuán)隊兩大研究項目——“ReadPaper”和“BIOS醫(yī)學(xué)知識圖譜BIOS”精彩亮相。AI平臺技術(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，推動AI技術(shù)的落地和產(chǎn)業(yè)化。談及團(tuán)隊研究方向的選擇，謝育濤指出，在人口紅利消退后，經(jīng)濟(jì)的增長越來越依靠科學(xué)和技術(shù)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(lǐng)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(guān)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(nèi)容對于閱讀者的背景知識有高度的前置要求，而大部分學(xué)術(shù)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(xué)術(shù)類產(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(yīng)運而生。通過建設(shè)一站式閱讀平臺，打造專業(yè)的學(xué)術(shù)社區(qū)，助力科研。

打造論文知識圖譜：Science of Science

ReadPaper研究團(tuán)隊致力于打造最全面的論文知識圖譜，用戶僅需通過精準(zhǔn)的語義搜索，即可了解到和論文相關(guān)的所有內(nèi)容。ReadPaper平臺為每篇論文建設(shè)了一個詳情頁，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”，論文精讀視頻，以及互動問答等。未來，團(tuán)隊還將進(jìn)一步探索如何對所有相關(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：智能閱讀器（Super Browser）

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

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

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＋健康意識增強(qiáng)的新形勢下，加快提升醫(yī)療健康保障能力，已成為關(guān)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(jīng)在不少醫(yī)療領(lǐng)域有了不錯的落地，但目前都還屬于弱人工智能，機(jī)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(wù)。

醫(yī)學(xué)知識圖譜作為一種用圖模型來描述真實醫(yī)學(xué)世界病、癥、藥、術(shù)之間聯(lián)系的大規(guī)模語義網(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“能謀善斷”的智慧醫(yī)療大腦。然而，受醫(yī)療數(shù)據(jù)跨語種、專業(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(shù)研究中心的BIOS醫(yī)學(xué)知識圖譜研發(fā)團(tuán)隊希望對標(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)，與國內(nèi)外專家一起構(gòu)建起高質(zhì)量的超大規(guī)模醫(yī)學(xué)知識圖譜，同時全面開源開放，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)知識圖譜研發(fā)團(tuán)隊基于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，同時設(shè)立專家審校質(zhì)控機(jī)制，在知識的完備性、前沿性、準(zhǔn)確性方面保障著知識質(zhì)量。

目前，團(tuán)隊已發(fā)布醫(yī)學(xué)知識圖譜BIOS Beta版，相比同類圖譜，不僅提供了400余萬醫(yī)學(xué)概念，基本實現(xiàn)醫(yī)學(xué)全覆蓋，同時術(shù)語更精準(zhǔn)、概念更精簡、關(guān)系更豐富。醫(yī)學(xué)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(xué)數(shù)據(jù)，可以促進(jìn)醫(yī)療信息互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)化更好實現(xiàn)，最終推動優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，醫(yī)療服務(wù)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(dǎo)覽，BIOS醫(yī)學(xué)知識圖譜還支持知識溯源，并通過來源數(shù)據(jù)透視，提供術(shù)語間的共現(xiàn)分析，精準(zhǔn)把握醫(yī)學(xué)前沿研究熱點和趨勢。

此外，基于關(guān)系推理，用戶可以了解醫(yī)學(xué)術(shù)語間上下位關(guān)系等新關(guān)系，甚至在未來進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)病毒傳播機(jī)理、藥物關(guān)聯(lián)預(yù)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(xiàn)突破，加快醫(yī)學(xué)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(xué)知識圖譜就好比是樹根，從數(shù)據(jù)中汲取知識養(yǎng)分，通過各類智慧醫(yī)療場景構(gòu)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(xué)知識圖譜研發(fā)團(tuán)隊通過引入專業(yè)指導(dǎo)和技術(shù)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(jī)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)。

沈向洋向眾人介紹BIOS醫(yī)學(xué)知識圖譜的開放生態(tài)

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