近日，深蘭科學(xué)院智能科學(xué)首席科學(xué)家黃智生教授及其所帶領(lǐng)的科研團(tuán)隊(duì)與同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)，北京工業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)等合作，在國(guó)際醫(yī)學(xué)信息科學(xué)頂尖學(xué)術(shù)會(huì)議“HIS 2023”上接連發(fā)表了六篇論文（其中有兩篇論文的第一作者是黃教授本人）。

10月下旬，黃教授還率8人科研團(tuán)隊(duì)參會(huì)出席了在澳大利亞墨爾本舉行的“HIS 2023”會(huì)議，并在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)當(dāng)場(chǎng)宣讀論文并作大會(huì)報(bào)告。

“HIS”是國(guó)際衛(wèi)生信息科學(xué)大會(huì)的簡(jiǎn)稱，是一個(gè)在全球衛(wèi)生信息科學(xué)領(lǐng)域享有盛譽(yù)的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，也是一個(gè)傳播和交流計(jì)算機(jī)科學(xué)/信息技術(shù)以及衛(wèi)生科學(xué)和服務(wù)的多學(xué)科研究成果的論壇，每年都會(huì)收到大量的業(yè)內(nèi)論文投稿，但會(huì)議正式論文的接收率僅為23%。

今年的“HIS 2023”在澳大利亞的墨爾本召開，是該國(guó)際會(huì)議的第12屆。本屆“HIS”大會(huì)所接受的論文課題將信息科學(xué)研究與衛(wèi)生信息系統(tǒng)和衛(wèi)生服務(wù)的建模、設(shè)計(jì)、開發(fā)、集成和管理等相關(guān)主題結(jié)合，內(nèi)容涵蓋了衛(wèi)生信息科學(xué)的所有方面以及支持衛(wèi)生信息管理和衛(wèi)生服務(wù)提供的系統(tǒng)。

此次，黃教授及其團(tuán)隊(duì)投稿的六篇論文分別是

《Exploring Etiology of Nonsuicidal Self-Injury by Using Knowledge Graph Approach》

《Towards Cognition-Emotion-Behavior Models of Nonsuicidal Self-injury: An Knowledge Graph Approach》

《Analysis on Association between Vascular Risk Factors and Lifestyle Factors with the risk of Dementia/Alzheimer’s Disease using Medical Ontologies》

《Home Self-medication Question Answering System for the Elderly Based on Seq2Seq Model and Knowledge Graph Technology》

《A Question and Answering System for Mental Health of the Elderly Based on BiLSTM-CRF Model and Knowledge Graph》

《Understanding the Influence of Multiple Factors on the Spread of Omicron Variant Strains via the Multivariate Regression Method》

在“HIS 2023”大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，黃教授還作了1個(gè)小時(shí)的題為《Tree Hole Rescue：An AI Approach for Suicide Risk Detection and Online SuicideIntervention》的主題報(bào)告，詳細(xì)介紹了有關(guān)人工智能技術(shù)在“樹洞救援“項(xiàng)目中的應(yīng)用，報(bào)告得到了在場(chǎng)的與會(huì)專家和學(xué)者的廣泛好評(píng)。在場(chǎng)的一位澳大利亞教授評(píng)價(jià)道，中國(guó)人工智能企業(yè)在“AI+醫(yī)學(xué)信息科技領(lǐng)域應(yīng)用”上已經(jīng)取得很大的進(jìn)展，對(duì)于能夠聽到這樣一個(gè)既充滿了技術(shù)內(nèi)容，又能弘揚(yáng)慈善愛心的科學(xué)報(bào)告而感到十分幸運(yùn)。

主要的4篇論文的基本情況

論文一：

Exploring Etiology of Nonsuicidal Self-Injury by Using Knowledge Graph Approach

在這篇論文中，團(tuán)隊(duì)提出了一種采用知識(shí)圖譜辦法分析非自殺性自傷自殘的病因?qū)W的分析方法。該論文通過文獻(xiàn)挖掘與自然語言處理及其語義標(biāo)注的方法，針對(duì)自傷的不同行為與心理狀態(tài)的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行了語義分析與推理。通過這個(gè)分析，可以得知非自殺性自傷行為與精神狀態(tài)之間的各種復(fù)雜關(guān)系：焦慮和孤獨(dú)癥是導(dǎo)致自傷行為的最相關(guān)心理狀態(tài)，孤獨(dú)癥是撞頭行為的最主要原因，抑郁和壓力會(huì)導(dǎo)致咬自己的行為。

論文二：

Towards Cognition-Emotion-Behavior Models of Nonsuicidal Self-injury: An Knowledge Graph Approach

這篇論文采用知識(shí)圖譜方法，團(tuán)隊(duì)提出了一種面向非自殺性自殘的認(rèn)知-情緒-自傷行為的關(guān)聯(lián)模型。基于這個(gè)模型，可以分析這些特定患者的認(rèn)知與情緒，情緒與自傷行為，及其認(rèn)知與自傷行為乃至這三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并推導(dǎo)出其因果關(guān)系。

論文三：

Analysis on Association between Vascular Risk Factors and Lifestyle Factors with the risk of Dementia/Alzheimer’s Disease using Medical Ontologies

在這篇論文中，團(tuán)隊(duì)采用醫(yī)學(xué)本體工程方法對(duì)失智癥、老年癡呆癥患者的心血管風(fēng)險(xiǎn)與生活方式的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行了分析，得出的結(jié)論是采取健康的生活方式，似乎可以減輕VRFs對(duì)癡呆/AD發(fā)病的不良影響。使用標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)學(xué)本體SNOMED CT，是能夠進(jìn)一步了解VRF與健康之間的關(guān)系，而良好的生活方式可以降低癡呆癥/AD的患病率。

論文四：

A Question and Answering System for Mental Health of the Elderly Based on BiLSTM-CRF Model and Knowledge Graph

在這篇論文中，團(tuán)隊(duì)介紹了面向居家老人的用藥問答系統(tǒng)。通過收集大規(guī)模的用藥問答數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工篩選，可以獲取老年人心理健康問答數(shù)據(jù)集。在此數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，結(jié)合老年人神經(jīng)病學(xué)相關(guān)的語義數(shù)據(jù)，構(gòu)建了老年人心理健康知識(shí)圖譜系統(tǒng)，并采用了人工智能方法，為老年人心理咨詢相關(guān)問題提供知識(shí)服務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可以有效了解老年用戶的提問意圖，在回答老年人心理健康相關(guān)問題時(shí)，具有良好的準(zhǔn)確性和可靠性問題，有助于解決老年人的心理健康服務(wù)需求。