的最重要医疗证据，从其中提供的医疗科学知识有很高的价值。关口教授及团队在医疗方面的研究用一句话总结就是：互联网时代面向医疗身体健康的自然语言处置技术，从医疗大数据、中文电子病历中挖出科学知识，然后展开预测和推理小说涉及的研究。

而他们的核心研究成果之一，是医疗科学知识网络（Medical Knowledge Network，MKN），或者用更加外界熟知的词来说，就是医疗大脑。所谓医疗大脑，就是计算机对医生疾病推测过程的仿真，在往期软创公开课中也对这一阐述有过详尽讲解。它是个较为笼统的称谓，各家的定义及起到也不尽相同。非常简单来说，它是一种知识库以及基于此的逻辑推理和计算出来。

它可以泛指医疗从业人员智慧的总和，可以独立国家获取用药辅助、分诊导诊、身体健康咨询，也可以高质量地辅助医疗从业人员已完成某项工作。关口教授告诉他，在做到智能医疗研究时，首先要自由选择基准模型，能将逻辑规则和概率能融合一起展开较慢推理小说。经过调研，他们寻找了马尔科夫逻辑网（Markov logic network），一种可以展开不确认推理小说的概率逻辑。

虽然这一模型较为适合，但它也有其缺点。关口教授回应，它不能针对二值变量，无法回应数值型的值，而数值型的体征数据在医疗领域中大量不存在，这让模型无法几乎限于。为此他们做到了理论创意，使用物理学中的能量函数回应势函数，使马尔科夫模型能回应数量型的科学知识。这个升级版的模型，就是最后的医疗科学知识网络。

总结MKN研发的过程，关口教授提及，将技术应用于医疗领域的可玩性比自己设想的要绝佳多。“我仅次于的体会是，要和医疗部门的专业人士密切合作才能有所进账。

我之所以进展成功，也是因为显然有这个条件，方作出了有价值的工作。”现在的机器学习方法以监督自学居多，这就必须大量人工标示的语料，而其中又必需有专业医生参予，把他们的科学知识烧结成资源，可供计算机模型来用。如今，智能临床这个方向更加热。在工业界，如百度、IBM、阿里这样的大公司，以及康夫子等初创公司，皆在打造出属于自己的医疗大脑。

关口教授指出，对于智能临床来说现在科学知识的分析（指数量）还远远不够，而且从电子病历萃取了很多经验科学知识，还要与常识结合。“这本身是一个多科学知识源融合的问题，就像人必须普遍醉心医疗科学知识一样，机器也是如此。科学知识的累积在量上要超过一定规模，才能产生预期的智能效果。

现在大家都是在爬坡的阶段，会是一蹴而就，而是比较较为漫长的过程。”而其中面对的挑战，除了时间，还有技术上的。关口教授告诉他，科学知识的提取、科学知识的回应、医疗科学知识的推理小说、新的科学知识的自学，这些都是目前学术研究的热点，也是他们正在攻下的领域。

其它必须探寻的方向还有，基于仅次于间隔的科学知识权重训练方法，科学知识的自动拓展，以及在线自学的新方法等等。对于另一个热门技术——深度自学，能无法用它展开推理小说，也是学术和医疗应用于中在研究的领域。“深度自学能无法展开推理小说还有很多不确认。

能无法通过科学知识的向分析，用张量回应科学知识，用迭代神经网络来回应科学知识，并在这一基础上展开深度自学涉及的推理小说？”关口教授告诉他，深度自学在特定疾病的医疗上有突破，但他们的希望方面是企图结构一个医疗专业大脑，这方面他们做到了很多工作。以上有关人工智能如何服务医疗科学知识的挖出与应用于的内容，关口教授不会在CCF-GAIR的演说中有所牵涉到，他不会从自己的研究抵达，为我们说明了如何研发一个确实的医疗大脑。

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