近期，華為云EI醫療智能體（EIHealth）采用自研醫學領域AI模型和知識圖譜技術，從公開發表的新冠學術文獻中快速構建新冠AI科研知識圖譜，協助科研人員更快速、有效地開展抗疫科學研究和藥物研發。2020年初爆發的新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）是一種全新的病毒，由于科學家對它的致病機制和傳播機制并不了解，給疾病的防御和治療帶來了巨大的挑戰。

隨著各國研究人員不斷的從臨床研究、實驗室中收集針對SARS-CoV-2的研究數據，短時間內大量的科研成果發表在科研期刊上。迄今為止，在主流的醫學預印本文獻庫中，新冠病毒相關的學術文獻已經達到了兩千多篇。

為了能夠更有效的幫助科研工作者在海量的新冠病毒相關文獻中總結、查詢、推理有效的知識，華為云使用ModelArts Pro知識圖譜套件，從公開發表的新冠學術文獻中，自動抽取相應實體和關系，并構建了首個包含藥物、疾病、病毒蛋白、人類蛋白等不同類型實體的新冠科研知識圖譜。

這項工作的一大難點，是如何實現高精度的領域命名實體識別和關系抽取，比如上圖中句子里提到的相關病毒蛋白（Virus Protein）、 人類蛋白（Human Protein）、病毒（Virus）以及從上下文判別出的相互關系。

研發團隊采用了華為諾亞方舟實驗室和華為云最新研究成果醫學領域知識監督的預訓練語言模型：BERT-MK （BERT-based language model with Medical Knowledge） ，并融合了團隊在知識挖掘領域積累的多項深度語義表示和檢索技術。

值得一提的是，在此前的科學文獻挖掘領域相關賽事上，華為云語音語義創新Lab已多次奪冠，包括DigSci 2019和WSDM Cup 2020。

華為云同時提供了個性化的查詢可視化工具，可清晰直接地展現新冠科研知識圖譜內的知識點及其關聯，并且能夠快速溯源知識信息的來源，直接定位相關的文獻及知識所在段落。

例如：查詢藥物Lopinavir，可發現Lopinavir對于SARS-CoV-2的Mpro以及HIV protease均有一定效果。通過進一步探索，可發現Colistin和Nelfinavir對SARS-CoV-2的Mpro也有一定效果。

通過查看具體關系，又可進一步獲取該關系來源的文獻及段落信息等，直接溯源原始信息。該圖譜可協助科研人員快速、高效地開展病毒機制研究、病毒蛋白相互作用等科學研究，協助藥物研發人員更加精確、有效地開展藥物靶點研究、疫苗開發等藥物研發工作。

在抗疫期間，華為云和浙江大學陳華鈞教授合作，已在OpenKG發布包括新冠病毒分類圖譜、抗病毒藥物圖譜等多種類型的新冠科研知識圖譜。

同時，華為云EI醫療智能體（EIHealth）和醫療領域的科研工作者共同奮斗在一線，相繼推出了一系列的抗病毒基因組服務、醫療影像服務和抗病毒藥物篩選服務，全面、立體地助力全球科研人員的研發工作。

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