迄今为止最大最全面，人类专家级准确性，AI数据驱动的生物医学知识图谱

2025-03-23 脑机接口社区 等1家媒体报道 科研进展

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佛罗里达州立大学和 Insilicom LLC 的研究人员利用在 LitCoin 自然语言处理挑战赛中获奖的信息提取流程，基于所有 PubMed 摘要构建了一个名为 iKraph 的大规模生物医学知识图谱。该图谱不仅与人类专家注释相匹配，还整合了来自 40 个公共数据库的关系数据及高通量基因组学数据推断出的信息，显著超越了现有手动整理的公共数据库内容。这项研究旨在应对科学文献和数据快速增长带来的挑战，通过将非结构化文本转化为结构化数据，以支持更高效的信息检索和自动知识发现。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，展示了迄今为止最全面的生物医学知识图谱，为未来的人工智能驱动的数据驱动型生物医学研究提供了重要工具。（摘要由动脉网AI生成）