行業新聞
推動健康數據標准化!2019中國生物醫學本體和術語研討會即將召開

發布人:admin    發布時間:2019-10-21

報名參會詳見中國生物醫學本體和術語研討會(2019)會議通知(第二輪)

  2019年10月28日—30日,由國家人口健康科學數據中心(原“國家人口與健康科學數據共享服務平台”)、北京協和醫學院培訓中心共同主辦的中國生物醫學本體和術語研討會(2019)將在中國醫學科學院召開。

  本次會議以“標准化,讓機器理解你的數據”爲主題,旨在進一步推動人口健康數據的標准化,利用生物醫學本體與術語促進數據標准化,促進人工智能在生物醫學研究和健康服務方面的應用。

  中国生物医学本体和术语研讨会(Chinese Conference on Biomedical Ontology and Terminology,CCBOT)是由中国生物医学信息本体联合工作组(OntoChina)组织的中国生物医学本体信息建设研讨会,于每年11月前后召开,是国内在生物医学本体和术语研究领域最具影响力的高峰学术研讨会。

  今年研討會是第二屆CCBOT,大會將邀請來自中國科學院陳潤生院士,沙特阿拉伯阿蔔杜拉國王科技大學、荷蘭馬斯特裏赫特大學、美國密西根大學、四川大學、中國醫學科學院、軍事醫學科學院、中國中醫科學院的10余位國內外專家,深入聚焦生物大數據實踐領域,支撐數據標准化、人工智能等技術在生物醫學健康領域落地。同時,本屆大會還提供爲期兩天的本體建設、使用和科研方面的培訓,是2019年國家級繼續醫學教育項目。

  將背景知識(先驗知識)引入人工智能系統,是提升其智能水平的必由之路。本體可與現有的人工智能方法結合,不斷提升其分類識別能力。本體對于人工智能性能提升是多方面的:首先,利用本體術語實現數據和元數據的標准化注釋,提升了數據質量,進而可以利用本體內的語義關系,采用更多的方法進行有效數據分析,來提升機器學習方法的性能。其次,本體能夠支持語義水平的數據整合,從而拓展人工智能應用。第三,幫助實現自然語言的准確邏輯表示。第四,機器學習、推理與本體結合,是朝向通用人工智能重要一步。目前,國內外已經有多類研究將深度學習與本體結合,進行知識推理,結果優于邏輯推理。同時,本體的使用,也將提升機器學習(深度學習)結果的可理解性。

  在過去的十多年中,以大規模數據積累和大規模計算能力爲支撐的深度學習的基本方法已經成熟,在任務明確、數據充足的領域必將持續發展。而生物醫學領域,雖然數據積累非常迅速,但是由于問題敏感、影響因素衆多、數據關系複雜、數據形式多樣,使得目前階段人工智能的應用效果距離實際應用還有很大距離。本體,通過提升數據質量、豐富數據語義關系、建立知識的邏輯表示,必將成爲提供人工智能進一步發展的階梯。

  報名參會詳見中國生物醫學本體和術語研討會(2019)會議通知(第二輪)