生物医学知识表示学习探索

# 生物医学知识表示学习探索 ## 1. 反应预测 ### 1.1 单步反应预测 近年来，像Transformers这样的模型在大规模反应语料库上进行了预训练。这些预训练模型在不依赖模板的情况下预测单步反应时被证明是有效的。以某些化学合成场景为例，输入反应相关的初始条件，预训练好的模型能够基于其在大规模语料库上学到的模式，准确预测出单步反应的结果。 ### 1.2 多步反应预测 当前，大多数预测多步反应的方法是基于知识库中已知的反应知识来搜索合理的反应路线。随着生物医学深度学习模型的发展，未来有望探索多步逆合成的端到端生成方法。具体来说，路线搜索的启发式算法、知识库的查询等操作可能都可以由统一的、受化学知识引导的模型来完成。以下是一个简单的多步反应预测操作步骤： 1. 输入反应的目标产物信息。 2. 模型利用启发式算法，结合知识库中的反应知识，初步规划可能的反应步骤和中间产物。 3. 对初步规划的路线进行评估和筛选，选择最合理的路线。 4. 输出预测的多步反应路线。 下面用mermaid流程图来展示这个过程： ```mermaid graph TD; A[输入目标产物信息] --> B[启发式算法规划路线]; B --> C[结合知识库知识]; C --> D[评估筛选路线]; D --> E[输出多步反应路线]; ``` ## 2. 诊断辅助 ### 2.1 诊断辅助的需求 在一些地区，医疗资源稀缺，对诊断辅助有巨大的需求。人工智能系统可以为患者提供日常简单情况的辅助知识，从而减轻医疗资源的压力，提高医院系统的工作效率。 ### 2.2 诊断辅助的基本任务 | 任务名称 | 任务描述 | 涉及信息处理 | | ---- | ---- | ---- | | 自动分诊 | 系统接收患者的症状描述，预测适合的科室，本质是疾病分类问题 | 处理患者症状文本信息 | | 药物处方 | 需要处理更复杂的诊断信息，如投诉文本、量化检查结果甚至图像，并借助医学知识提供建议 | 综合处理多种形式的诊断信息 | | 医患对话 | 由于患者的口语风格与知识图谱中的标准术语和结构化项目存在差距，系统需先识别关键信息并完成链接，然后提供具有良好可解释性和可读性的正确有用知识 | 识别和处理口语化信息，关联知识图谱 | 为了保证医疗相关问题的安全性，辅助系统需要大量知识的支持，并提供可解释的建议。将知识表示与文本表示相结合，在诊断辅助任务中能显著提