......................................................................................54 4.5 中医药知识图谱构建................................................................................................. .......................................................................................58 4.5.2 知识图谱的应用场景.............................................................................................. 在技术架构上，DeepSeek 采用了多层神经网络模型，结合了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN ）以及 Transformer 等先进算法，确保在文本分类、实体识别、情感分 析、知识图谱构建等任务中的高精度表现。例如，通过对中医药经 典文献的深度学习，DeepSeek 能够自动识别并提取方剂、药材、 病症等关键实体，构建中医药知识库，为临床决策和科研提供支 持。此外，DeepSeek

（3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 （11）在新型腐败手段隐蔽化背景下，如何通过审计功能延伸（如员工行 为 建模、异常交易链追踪）强化对道德风险的预防性干预？（如运用社交网络 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 数据集市，通过大数据技术实现风险信号的跨系统关联分析。例如，将采购订单 数据与供应商付款记录自动匹配，识别虚假交易或利益输送线索。（多模态数据 治理框架，如非结构化合同文本与结构化交易数据融合；知识图谱技术关联人 员、 交易、资产等实体关系） 2 、敏捷审计小组模式：针对新兴业务（如跨境支付、数字资产）组建跨 职 能审计团队，融合 IT 专家、合规顾问与业务审计师，实施“短周期、高频 率”的

........................................................................................... 7 2.3 图谱问答引擎............................................................................................... 结构知识：指学科或者业务知识内在的结构和联系，例如类别之间的共性和区别，类别 之间的上下文关系、组合关系等。 对应到智能客服中，概念性知识的典型特征就是元素之间有结构、元素之间有联系，典 型的比如二维表格、知识图谱。 （1）围绕保险的表格知识，除了有结构之外，表格的行列之间也表达了对应的关系： 版本：1.0 【公开】 （2）围绕保险中的实体和属性构建的知识图谱，除了有结构之外，实体和属性、属性 和 属性之间也有对应的关系： 1.2.3 程序性知识 程序性知识（procedural knowledge）是“如何做事的知识 ” ，通常有— 组有序的步骤

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 减轻医院和医生负担，实现智能分诊与导诊。 病的复诊，但是疫情过后，随着政策支持与用户使用习惯的培养，可以预见不 管是慢性病的长期诊疗和管理，还是心肺疾病等重要疾病的长期愈后服务，都 会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易

机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动 应用层构建审计工作台界面，集成三大核心功能：智能抽样模 块采用分层贝叶斯方法，在 95%置信水平下将抽样量降低 40%； 底稿自动生成模块支持按证监会各板块要求一键生成差异化的审计 报告；风险可视化模块通过动态知识图谱展示企业关联交易网络， 节点大小反映交易金额，边权重体现资金流转频率。 系统安全方面实施四重防护：FIPS 140-2 标准的传输加密、基 于 RBAC 的细粒度权限控制、审计操作区块链存证、模型推理结果

需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek 智能体的 接入提供了明确的价值锚点—— 通过构建保险专属的 AI 数字员工 体系，在服务响应速度、风险识别精度、运营成本控制三个关键指 标上实现突破性改进。 1.2 与条款中的 突发急性病身故责任 自动关联，同时支持对语音、 文本、图像（如理赔单据）的多模态输入处理。在客户咨询场景测 试中，意图识别准确率达到 98.7%，显著高于行业平均的 89.3%。 动态知识图谱构建 基于保险行业的垂直领域训练，系统可自动构建动态更新的知识图 谱，涵盖产品条款、监管政策、医疗术语等核心要素。关键数据对 比如下： 指标 DeepSeek 方 案 传统规则引擎 条款关联覆盖率 个月预测保障缺口，推动转化率提升 15-20%。 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 策变化。最终交付物包括可私有化部署的智能体中台系统、标准化 API 接口文档以及配套的运营监控看板。

现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 个 月） 实现路径 影像诊断周转时 间 4.2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 12 分钟/处方 5 ≤ 分钟/处方 药品知识图谱+禁忌症实时校验 住院床位周转率 78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重点突破三个技术瓶颈：第一，医疗实体关系的动态 建模，要求构建覆盖 500+疾病种类的本体库，支持 ICD-10 与 SNOMED CT 的双向映射；第二，多源异构数据的实时处理能力，

..........67 4.1.2 收集和整理优秀教育资源..........................................................69 4.2 知识图谱构建......................................................................................70 4.2.1 学科知识点关联 于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 杂性的任务。因此，支持多种任务迁移学习的模型，如 BERT、GPT 等，通常是优先选择的对象。这些模型能通过少量的 数据调整，迅速适应特定任务的要求。 适应性也是不可忽视的因素。预训练模型应与教育领域的具体 需求相契合，包括知识图谱的集成、特定领域的知识、以及用户交 互的优化特性等。例如，在教学对话系统中，选择能理解教育行业 术语和上下文的模型，将显著提高系统的有效性和用户体验。 此外，考虑到数据保护与伦理问题，模型选择还需符合相关法

日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现 7×24 小时无间断受理，中台依托知识图谱构建涵盖 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 关键业务指标改进需求如下表所示： 指标维度 当前水平 目标水平 技术实现路径 案件初审时效 4.2 小时 ≤0.5 小时 智能文档分类+关键信息抽取 欺诈识别准确率 72% ≥89% 多模态行为图谱分析 人机协作效率 3.1 次交接 ≤1.5 次 智能工单路由+自动预警触发 客户满意度 82 分 ≥92 分 实时进度推送+智能问答支持 技术选型需满足三个刚性约束：首先，医疗影像等非结构化数 成本的 15%。通过引入 DeepSeek 大模型，可针对性解决上述痛 点：其多模态识别能力能实现医疗票据、交通事故照片等材料的智 能解析，将单证处理时间压缩 90%以上；内置的保险条款知识图谱 能自动完成责任匹配，使标准案件自动化处理比例提升至 70%。 2.1.2 人工审核成本高 传统保险理赔业务中，人工审核环节存在显著的成本效率问 题。理赔案件通常需要经过多级人工复核，从材料初审、验真、定

结论），节省研究人员的时间。此外， AI 在医学知 识图谱构建中发挥重要作用，能够整合文献中的医学 概 念 和 关 系 。 例 如 ， 利 用 统 一 医 学 语 言 系 统 （UMLS）知识图谱，AI 帮助研究人员清晰理解不同 医学元素的关联，为深入研究提供结构化知识支持。 中山医学院周毅教授团队提出了一种利用大语言模型 增强医学知识图谱补全的新方法，有效扩展了医学知 识的深度和广度，支持诊断、治疗决策和研究等多种 在建立整个系统的可理解模型，为有机体绘制完整的 图谱。结合知识图谱技术，系统生物学在医学实践和 研究中发挥着日益重要的作用。生成式人工智能模型 在生物和疾病数据上的训练，能够根据各种疾病的系 统相关性和可成药性标准识别并优先考虑潜在的治疗 靶点，从而加速靶点识别和验证过程。 如，Insilico Medicine 基于 Transformer 的知识 图谱功能，从期刊文献中提取信息，将基因、疾病、 ， 用 于 识 别 靶 点 和 疾 病 的 生 物 标 志 物 。 MindRankAI 则利用 PharmKG 平台，通过异构图注 意力神经网络构建药物与疾病之间联系的多关系属性 生物医药知识图谱，该图谱包含了 29 种关系种类以 及超过 8000 种歧义实体。 3.药物分子设计与优化 借助大型模型的生成能力，我们可以根据特定的 靶点和药物设计需求，预测分子构象，如化学和蛋白 质分子结构，进而创造出全新的药物分子结构。这些