2021年11月16日，我院韩东燃教授在杂志International Journal of Intelligent Systems（计算机：人工智能，JCR一区）上以通讯作者，北京中医药大学生命科学学院为第一完成单位发表题为“A Precision-preferred Comprehensive Information Extraction System for Clinical Articles in Traditional Chinese Medicine （一种精度优先的中医药临床论文综合信息提取系统）”的学术论文（第一作者夏椰，北京中医药大学生命科学学院韩东燃团队2019级博士后）。该研究基于机器视觉与规则提取解决了中医药中文临床文献的识别与信息提取中的技术难点，构建了适用于中文中医临床文献的精度优先的综合信息提取系统，为建立海量中医药研究的数据库与知识图谱奠定了技术基础。

【作者简介】

       通讯作者韩东燃，北京中医药大学生命科学院特聘教授，大学学术委员会委员，中西医结合基础专业中医药大数据方向学术带头人，信息中心副主任，是我校2018年从哈佛医学院引进的高层次人才。课题组聚焦中医药大数据生态体系的顶层设计和标准化设计、数据库建设，牵头学院和学校在大数据和信息化方向的多项原创性工作，负责多项国家重点研发项目，谷歌学术累计引用次数超过3300次。获得美国发明专利两项，申请国内发明专利8项，均为首要发明人。

【文章简介】

       信息的指数型增长已经使得人脑难以驾驭，信息的自动化提取技术已逐步应用于广泛领域，但由于中医药文献体系语言的复杂性，当前主流的基于英文体系的信息提取系统与从中医药临床文献中提取信息用于临床证据合成的目的兼容性较差。本研究建立了专为中医药文献数据提取而设计的精度优先的综合信息提取系统，为后续的临床文献分析(如系统综述和meta分析)和中医药临床证据合成提供大型综合数据库。该系统以11种中医药优势病种相关文献为样本，通过机器视觉与光学字符识别相结合达成中文文献的多样化排版的自适应与文本转化，并从转化文本中通过基于规则的提取算法，提取中医临床试验的患者、干预、比较、结果、研究设计(PICOS)原则等信息，涵盖14个主题的34个目标字段。本研究所开发的技术可推广到中医药研究的各大领域，从而降低中医药研究人员在信息提取中的时间精力损耗，基于本研究，我们将建立中医药领域的自动化文献整合与知识图谱生成平台。自动化提取结果分析中医临床文献的整体信息完整性，揭示了当前在文献中广泛存在的信息缺失与实验偏倚，也为中医药临床实验的设计改进提供了参考，并可形成自动化的中医药临床对照试验评价体系。

【杂志介绍】

      International Journal of Intelligent Systems杂志由Wiely出版商发行，在计算机、人工智能位于JCR一区。

论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/int.22748

生命科学学院

2021年12月6日