2020年12月11至12日，由中國人工智慧學會發起主辦，中山大學、北京科技大學、北京郵電大學、中山大學中山眼科中心聯合承辦的"2020年度智慧醫療學術會議"暨廣東省醫學會人工智慧分會籌備會議在廣州舉行。富通東方作為人工智慧科技企業受邀出席此次會議。

會議期間，中國人工智慧學會智慧醫療專委會進行了換屆選舉，富通東方恆先人工智慧實驗室李瑞瑞博士當選為智慧醫療專委會常務委員，並受邀在會上做主題為"主動健康管理中的知識推理與智慧最佳化"的發言，重點介紹了主動健康管理、醫學知識圖譜構建、知識推理應用、智慧最佳化決策等內容。

主動健康管理成為預防疾病的重要措施

當前，我國以糖尿病、心腦血管、癌症等為代表的慢性疾病，呈現低齡化的趨勢，而醫療資源分佈不均，篩查、干預手段落後，使得缺少對一些慢病的認知和干預或干預較晚，對患者預後和生活質量造成極大影響。隨著消費理念的轉變和生活水平的提高，大眾對健康管理需求日趨旺盛，主動健康管理成為預防疾病、降低醫療支出的一項重要措施。

李瑞瑞博士表示，主動健康管理是獲得持續健康生活品質和良好的社會適應能力的重要途徑，其特點是主動發現、科學評估、積極調整、促進健康。而健康管理貫穿一個人從健康到亞健康、檢查再到發現疾病、治療、康復的整個環節，我們希望做到及時干預來避免疾病的發生。但由於其涉及的環節多、緯度廣、資訊負載高，所以有必要建立知識圖譜來進行知識和資訊的管理。

基於大眾健康管理訴求，富通東方依據健康管理體系，構建智慧化主動健康管理應用 "5+AI健康"，具備知識具有因果推理能力、知識能夠自動更新以及個性化的決策推薦等特點。

醫學知識圖譜構建與知識推理應用

醫學知識圖譜以結構化的形式描述客觀世界中的概念和關係，是一種大規模的語義網路，它的構建分為資料獲取、資訊抽取、知識融合和知識加工四個階段。其中資訊抽取和知識融合階段，運用了很多深度學習的知識，比如屬性抽取、實體抽取、關係抽取以及共指消解、實體消歧等。

在實踐中由於醫學知識圖譜關係紛繁複雜，可以依靠知識推理來消除噪聲，對圖譜進行補全。李瑞瑞博士指出在知識推理方面，目前有基於圖結構和統計規則挖掘的推理和基於知識圖譜嵌入的推理等兩種主流的推理方法，而兩類方法存在互補性，可以將規則和路徑進行聯合推理，從知識圖譜中挖掘規則，並將實體、關係及規則進行嵌入表示。

多目標資源求解演算法平臺

在智慧化主動健康管理應用 "5+AI健康"中，富通東方透過自身多目標資源求解演算法平臺構建了健康飲食推薦最佳化建模，助力大眾智慧健康管理。

多目標資源求解演算法平臺是富通恆先人工智慧實驗室研發的一款企業級的資源規劃排程平臺，起源於多目標最佳化理論，主要面向資源分配、規劃排程類問題，首次將多目標最佳化理論、AI演算法、知識推理技術結合，針對各類業務場景，構建多目標決策最佳化模型，在規定時間內得到精確可行的最佳化方案，解決多約束條件下的多目標最佳化決策問題。

富通東方作為人工智慧科技企業，多年堅持自主創新研發，獲得多項發明專利，運用AI技術與行業相融合，深耕醫療健康領域的場景化落地應用，參與"十三五"國家重點研發計劃。未來，富通東方將持續致力於人工智慧技術領域的研究，充分發揮自身技術與成果轉化優勢，為更多行業的數字化轉型、智慧化應用以及創新型發展貢獻力量。