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基于推演格技术的临床推理平台

发布时间: 2025-11-04
截止日期:2025-12-31

预算 5000万

基本信息

地区： 湖北省 武汉市 洪山区

需求方： 武汉***公司

行业领域

生物与新医药技术

需求描述

本项目旨在研发并推广基于推演格技术的智能临床推理系统， 该系统通过互联网与人工智能技术的深度融合，利用确定性因果关系代替非确定性相关关系在在决策系统中的应用，旨在解决目前医疗 AI 的非确定性结论和以及系统凭借什么依据获得结论等难题，克服最后凭借医生个人经验进行最终确诊，提供确定性的诊断结果并提供如何获取最终结果的解释机制，从而降低误诊率。该系统可应用于医疗决策支持、智能健康管理、医疗规范管理、知识学习与积累等功能，可广泛应用于公共卫生、临床诊疗、个人健康、传染病防控及医疗管理及医疗保险等多个领域，为医疗行业的智能化转型及相关医疗政策提供强有力的技术支持。基于推演格的智能临床推理系统是一款创新的临床推理系统，利用创新的知识表示和推演格技术构建临床知识库与推理机，实现人机交互的临床推理过程。该系统解决了确定性临床推理的世界性难题。

技术的颠覆性（从相关猜测到因果推理）

1. 传统AI致命缺陷：采用统计相关作为因果关系使用，因果关系是客观存在的，而统计相关性是根据数据计算得到的相关性，是不确定性的，因果关系是通过科学研究才发现的，是无法通过简单计算就可以拟合的。而这正是目前AI存在的黑盒和幻觉的真实原因。

2. 推演格因果引擎突破

■ 技术流程：

知识分为显性知识和隐性知识，显性知识大多是描述性的知识，而隐性知识大多是用于解决问题的知识，目前这些知识难以形式化表达，仅存在于人们大脑中的知识。因而首先要解决这类知识的表达，然后将所有知识包括显性知识和隐性知识进行显性表达。

显性表达的知识需共识化，显性化的知识基本是个人经验的总结，而个人经验存在大量偏见，而排除偏见的有效方法是经多人形成共识。

共识化的知识作为知识库中的知识供系统用户使用

需要融资