医学影像与多模态感知 (Medical Vision Agent)
融合深度学习影像识别、多模态信息（影像+文本+结构化数据）联合推理，实现病灶检测、器官分割、影像报告生成与疾病预后预测的端到端医学视觉智能解决方案。
了解详情医疗知识图谱与文献挖掘 (Medical RAG Agent)
医学诊疗智能体 · 专业、专注，一站式服务
所属大类
医学诊疗智能体
服务概览
构建大规模医学知识图谱，结合检索增强生成（RAG）技术，打造可溯源、高可信的医学智能问答、临床证据检索与文献知识发现系统。
服务说明
服务定位
医学知识的爆炸式增长（全球每年新增 300 万+ 医学文献）让临床医生和研究者难以追踪最新进展。Medical RAG Agent 将海量文献、指南、药品说明书与电子病历知识整合为结构化知识图谱，再通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为每一个查询提供有文献溯源依据的精准答案，彻底解决传统大模型"幻觉"问题。
核心功能
- 医学知识图谱（Medical KG）构建：实体抽取（疾病/基因/药物/检验/症状）与关系抽取（治疗/并发/禁忌/相互作用），构建异构医学知识图谱（支持 Neo4j/NebulaGraph 部署），覆盖 UMLS/SNOMED-CT/ICD-10/MESH 标准术语对齐。
- 智能文献检索与综述生成：检索 PubMed/EMBASE/Cochrane 等数据库，基于 RAG 生成带引用来源的系统综述摘要草稿，支持新靶点/通路/药物的快速文献调研。
- 药物-适应症-证据网络：构建药物-疾病-基因-不良反应多层知识网络，支持药物重定位发现与竞品分析。
- 临床指南结构化与智能问答：将 PDF 指南拆解为结构化推荐条目（强度/证据等级），支持分科室、疾病维度的精准指南查询：如"HER2 阳性乳腺癌一线治疗 I 类证据推荐"。
- 科研选题与 Novelty 评估：基于文献覆盖度与知识图谱空白区域分析，智能推荐科研选题方向与新颖性评分，辅助课题申报。
数据安全与私有化
支持院内私有化知识库（患者病历+内部研究数据），本地化 embedding 模型与向量数据库（Milvus/Weaviate），所有查询在本地完成推理，敏感信息不出院。
服务特色
- Medical KG 覆盖 UMLS/SNOMED-CT/ICD 对齐
- RAG 检索增强生成，答案来源可溯源
- 300万+ 文献索引，48h 内完成文献综述草稿
- 药物重定位与知识图谱空白区域发现
- 院内私有化部署，病历数据不出院
服务流程图
STEP 1
1. 知识来源评估（指南/文献/HIS数据）
STEP 2
2. 实体与关系抽取 pipeline 配置
STEP 3
3. 知识图谱构建与向量化索引
STEP 4
4. RAG 引擎搭建与问答效果评测
STEP 5
5. 使用场景培训（临床/科研/药事）
STEP 6
6. 正式上线与知识库持续同步更新
STEP 7
7. 季度知识图谱质量审计与扩充