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研究方向

    1. 机器人系统—智能诊室

    研究视(图像、视频)、触(接触力和病灶形态)、叩(音频)、听(音频)信息智能感知及体征病征的跨模态边缘识别与理解关键技术及关键传感器件,以及患者与机器人手眼耳鼻口协同智能交互技术,构建能自适应场景的混合增强检体智能机器人系统,实现类人水平的机器人体格检查。


    2. 医学知识图谱

    研究以自然语言理解为核心的含因果性医学知识图谱关键技术,建立大规模多元知识的自然语言语义分析、跨模态表达的语言理解基本模型,实现医学知识图谱自动构建和动态持续更新。研究结合图神经网络和时态逻辑的因果知识推理技术,基于证据、反例与图模型的动态概率知识图谱,建立因果推理模型。


    3. 类人医生支撑系统-智能医生大脑

    研究高并行自适应的AI计算支撑环境关键技术,构建基于时空语义的多模态医学数据对齐模型,提供多模态医学数据智能治理能力,和面向数据准备、模型训练、图谱计算等AI算法模型的生态化支撑环境,驱动AI模型对数据进行深度加工,源源不断为“智能医生助理”提供各种AI计算服务。


    4. 人机协同诊疗决策系统

    研究基于认知计算的混合-增强智能人机协同诊疗决策关键技术,建立智能医生助理认知计算框架,将诊疗过程中人机交互与复杂的诊疗规划、问题求解与覆盖全流程的诊疗决策模型库及智能诊疗服务相结合,建立高效的人机协同诊疗决策系统,提供覆盖全流程的智能诊疗服务。



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