2022年中国知识图谱行业研究报告(14)

Part3：应用建设不足
急于评级而忽视质量：受评级相关政策的影响，厂商为搭上评级的“快车”，将CDSS等产品作为评级创收的工具，忽视了知识图谱临床价值深度的开发。
基本库建设欠缺：基本库包括疾病库、治疗库、药品库、个人健康档案、医生档案等，现阶段的基本库并不完整，库中的数据资料也不充足，难以进行调研与Schema构建。
三、应用举例
案例1：CDSS临床辅助决策
预期目标：依据临床症状的关联节点，辅助年轻医师或一级及未定级医院诊断出恶性肺结节。
核心原理：基于疾病库与患者的个人健康档案，将恶性肺结节症状与患者A的临床症状关联起来，并查看患者A的疾病史，提示医师患者A可能患有恶性肺结节。
服务部门：门诊部、检测部。
案例2：DRGs疾病与医保关联审核
预期目标：依据短期急性患者B的临床诊断与症状等关联节点，进行DRGs分组，核实医保可报销的治疗费用范围。
核心原理：基于疾病库、患者的个人健康档案、CHS-DRG目录等知识库，将患者B的临床症状、手术复杂度等的相关内容与心脏移植手术的相关内容做关联，提示患者B的术后排异治疗在医保报销范围。
服务机构：医院与医保局。

场景应用分析二：医学科研
创新科研方法，提升科研创新实力与研究效率
一、主要业务痛点
Part1：临床科学研究
文献筛选量大、复杂度高：对顶级三甲医院而言，为进行临床科研创新研究，获取学术排名，其需要自创领先的医学论文作支持，而医学论文中的文献参考、病理假设推断与数据关联等关键工作带有筛选量大、复杂度高的特点，研究人员急需借助数智化工具提升科研工作效率与成功的可能性。
Part2：药物研发
居民疾病负担加重：我国的心血管疾病与癌症负担最重，且随着我国人均期望寿命的延长与老龄化加剧，慢性呼吸疾病、糖尿病与肾病、肌肉骨骼失调等慢性疾病负担亦会加重。此外，疫情的出现与变异对整体社会面的健康卫生造成巨大威胁。由此，针对各类慢性病、癌症与传染性疾病，自主研发创新药物，减轻居民疾病负担已成为制药的一大趋势。