近日，深蘭科(kē)技(jì )科(kē)學(xué)院智能(néng)科(kē)學(xué)首席科(kē)學(xué)家黃智生教授及其所帶領的科(kē)研團隊與同濟大學(xué)團隊，北京工(gōng)業大學(xué)團隊等合作(zuò)，在國(guó)際醫(yī)學(xué)信息科(kē)學(xué)頂尖學(xué)術會議“HIS 2023”上接連發表了六篇論文(wén)(其中(zhōng)有(yǒu)兩篇論文(wén)的第一作(zuò)者是黃教授本人)。

10月下旬，黃教授還率8人科(kē)研團隊參會出席了在澳大利亞墨爾本舉行的“HIS 2023”會議，并在大會現場當場宣讀論文(wén)并作(zuò)大會報告。

“HIS”是國(guó)際衛生信息科(kē)學(xué)大會的簡稱，是一個在全球衛生信息科(kē)學(xué)領域享有(yǒu)盛譽的頂級學(xué)術會議，也是一個傳播和交流計算機科(kē)學(xué)/信息技(jì )術以及衛生科(kē)學(xué)和服務(wù)的多(duō)學(xué)科(kē)研究成果的論壇，每年都會收到大量的業内論文(wén)投稿，但會議正式論文(wén)的接收率僅為(wèi)23%。

今年的“HIS 2023”在澳大利亞的墨爾本召開，是該國(guó)際會議的第12屆。本屆“HIS”大會所接受的論文(wén)課題将信息科(kē)學(xué)研究與衛生信息系統和衛生服務(wù)的建模、設計、開發、集成和管理(lǐ)等相關主題結合，内容涵蓋了衛生信息科(kē)學(xué)的所有(yǒu)方面以及支持衛生信息管理(lǐ)和衛生服務(wù)提供的系統。

此次，黃教授及其團隊投稿的六篇論文(wén)分(fēn)别是：

·《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”大會現場，黃教授還作(zuò)了1個小(xiǎo)時的題為(wèi)《Tree Hole Rescue：An AI Approach for Suicide Risk Detection and Online Suicide Intervention》的主題報告，詳細介紹了有(yǒu)關人工(gōng)智能(néng)技(jì )術在“樹洞救援“項目中(zhōng)的應用(yòng)，報告得到了在場的與會專家和學(xué)者的廣泛好評。在場的一位澳大利亞教授評價道，中(zhōng)國(guó)人工(gōng)智能(néng)企業在“AI+醫(yī)學(xué)信息科(kē)技(jì )領域應用(yòng)”上已經取得很(hěn)大的進展，對于能(néng)夠聽到這樣一個既充滿了技(jì )術内容，又(yòu)能(néng)弘揚慈善愛心的科(kē)學(xué)報告而感到十分(fēn)幸運。

主要的4篇論文(wén)的基本情況

論文(wén)一：

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

在這篇論文(wén)中(zhōng)，團隊提出了一種采用(yòng)知識圖譜辦(bàn)法分(fēn)析非自殺性自傷自殘的病因學(xué)的分(fēn)析方法。該論文(wén)通過文(wén)獻挖掘與自然語言處理(lǐ)及其語義标注的方法，針對自傷的不同行為(wèi)與心理(lǐ)狀态的關聯，進行了語義分(fēn)析與推理(lǐ)。通過這個分(fēn)析，可(kě)以得知非自殺性自傷行為(wèi)與精(jīng)神狀态之間的各種複雜關系：焦慮和孤獨症是導緻自傷行為(wèi)的最相關心理(lǐ)狀态，孤獨症是撞頭行為(wèi)的最主要原因，抑郁和壓力會導緻咬自己的行為(wèi)。

論文(wén)二：

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

這篇論文(wén)采用(yòng)知識圖譜方法，團隊提出了一種面向非自殺性自殘的認知-情緒-自傷行為(wèi)的關聯模型。基于這個模型，可(kě)以分(fēn)析這些特定患者的認知與情緒，情緒與自傷行為(wèi)，及其認知與自傷行為(wèi)乃至這三者之間的關聯關系，并推導出其因果關系。

論文(wén)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(wén)中(zhōng)，團隊采用(yòng)醫(yī)學(xué)本體(tǐ)工(gōng)程方法對失智症、老年癡呆症患者的心血管風險與生活方式的關聯關系進行了分(fēn)析，得出的結論是采取健康的生活方式，似乎可(kě)以減輕VRFs對癡呆/AD發病的不良影響。使用(yòng)标準化的醫(yī)學(xué)本體(tǐ)SNOMED CT，是能(néng)夠進一步了解VRF與健康之間的關系，而良好的生活方式可(kě)以降低癡呆症/AD的患病率。

論文(wén)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(wén)中(zhōng)，團隊介紹了面向居家老人的用(yòng)藥問答(dá)系統。通過收集大規模的用(yòng)藥問答(dá)數據集，然後對數據進行人工(gōng)篩選，可(kě)以獲取老年人心理(lǐ)健康問答(dá)數據集。在此數據集的基礎上，結合老年人神經病學(xué)相關的語義數據，構建了老年人心理(lǐ)健康知識圖譜系統，并采用(yòng)了人工(gōng)智能(néng)方法，為(wèi)老年人心理(lǐ)咨詢相關問題提供知識服務(wù)。實驗結果表明，系統可(kě)以有(yǒu)效了解老年用(yòng)戶的提問意圖，在回答(dá)老年人心理(lǐ)健康相關問題時，具(jù)有(yǒu)良好的準确性和可(kě)靠性問題，有(yǒu)助于解決老年人的心理(lǐ)健康服務(wù)需求。