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医疗畛域存在大量的专业知识和医学术语，人类通过长时间的学习能力成为一名优良的医生。那机器如何能力“读懂”医疗文献呢？尤其是面对电子病历、生物医疗文献中存在的大量非结构化、非标准化文本，计算机是无奈间接应用、解决的。这就须要自然语言解决和常识图谱技术大展身手了。
近日，百度 AI 技术再次获得要害冲破，依靠百度常识加强语义了解框架 ERNIE 研发的医疗预训练语言模型 ERNIE-Health，以超过人类医学专家程度的问题登顶中文医疗信息处理权威榜单 CBLUE 冠军，验证了 ERNIE 在医疗行业利用的重要价值。AI 医疗迈向新的里程碑。
▲ 中文医疗信息处理 CBLUE 榜单排名
CBLUE：测验中文医疗信息处理能力的“金规范”
医疗文本的解决与了解是医疗信息化的重要根底，具备十分高的利用价值。为构建对立共识的医疗信息系统性能评估平台，中国中文信息学会医疗衰弱与生物信息处理业余委员会在非法凋谢共享的理念下发动设立了中文医疗信息处理挑战榜 CBLUE (Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation)。
CBLUE 是国内首个面向中文医疗文本处理的多任务榜单，涵盖了医学信息抽取、医学术语归一化、医学文本分类、医学句子关系断定和医学问答共 5 大类工作、8 个子工作；其数据起源散布宽泛，包含医学教材、电子病历、临床试验公示以及互联网用户实在查问等。该榜单一经推出便受到了学界和业界的宽泛关注，自 2021 年 4 月正式上线以来，共吸引近 300 支队伍参加打榜，已逐步倒退成为测验 AI 零碎中文医疗信息处理能力的“金规范”。
百度医疗预训练语言模型 ERNIE-Health
近日，随着百度医疗语言模型预训练技术获得要害冲破，百度团队在 CBLUE 榜单上登顶榜首，以 8 个工作均分 77.808 的佳绩超过人类医学专家均分 77.1 的程度 [1]，标记着 AI 医疗正式迈向新的里程碑。
作为新纪录诞生背地的关键技术，百度医疗预训练语言模型 ERNIE-Health 功不可没。ERNIE-Health 依靠百度文心 ERNIE 先进的常识加强预训练语言模型打造，通过医疗常识加强技术进一步学习海量的医疗数据，精准地把握了业余的医学知识。ERNIE-Health 利用医疗实体掩码策略对专业术语等实体级常识学习，学会了海量的医疗实体常识。同时，通过医疗问答匹配工作学习病患病状形容与医生业余医治计划的对应关系，取得了医疗实体常识之间的内在联系。
ERNIE-Health 共学习了 60 多万的医疗专业术语和 4000 多万的医疗业余问答数据，大幅晋升了对医疗专业知识的了解和建模能力。此外，ERNIE-Health 还摸索了多级语义判断预训练任务，晋升了模型对医疗常识的学习效率。ERNIE-Health 模型也将在随后正式对外界公开公布，心愿借此进一步推动 AI 医疗技术的倒退和翻新。
▲ ERNIE-Health
百度 AI 推动解决基层医疗难题 助力衰弱中国
医疗资源不均、医生供需缺口大、临床工作压力继续减少曾经成为以后我国医疗卫生事业面临的突出问题，利用 AI 技术实现临床辅助具备重要的现实意义。
百度以循证 AI 为理念，推出 AI 医疗品牌——灵医智惠。灵医智惠依靠百度自然语言解决与常识图谱技术的深厚积攒，构建了涵盖医学自然语言了解、医学知识体系、医学认知计算三大核心技术在内的循证医学认知引擎，并在此基础上构建医疗 AI 中台、医疗常识中台和医疗数据中台，面向医疗场景提供临床辅助决策、眼底筛查、智慧病案、智能审方、慢病治理、医疗大数据服务等 AI 医疗解决方案。
目前，灵医智惠在 AI 医疗畛域的产品和解决方案已触达 29 个省市自治区、400 多家医院、1600 多家基层医疗机构，服务数万名医生，惠及千万患者。将来，百度还将继续推动自然语言解决及常识图谱等技术在生物医学畛域的技术创新，用科技的力量晋升基层医疗程度，为更多人提供更高效、更优质的医疗服务。
[1] Ningyu Zhang, Mosha Chen, Zhen Bi, and others. CBLUE: A Chinese biomedical language understanding evaluation benchmark. arXiv preprint arXiv:2106.08087.
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