知识图谱是智能大数据的前沿研究问题，它以独有的技术优势顺应了信息化时代的发展。同时随着智能时代的到来，把临床数据、临床指南、组学数据通过大数据和知识图谱结合，核心医学概念的全面覆盖、医疗生态圈内全方位知识数据的聚合，构建综合智能医疗系统，给临床医生、患者和科研工作者等提供帮助，成为未来医疗的发展方向。
卫和医学科技有限公司基于在专业医疗领域的数据与资料积累，致力于数字化医学知识服务的研发、建设与应用，专注为大健康全行业提供医学知识服务及健康干预引擎服务。
公司提供的主要产品有医学知识库、知识图谱、健康干预引擎及健康干预服务等，应用场景广泛，可链接产品多元化，覆盖养老社区、金融保险、智能硬件、健康管理机构、体检机构、药企/保健品企业、手机、政企学协、智能家电等多场景及行业，为大健康全行业提供医学数字化赋能。
卫和医学核心内容及技术从2002年开始积累，公司秉承“数字赋能，医学为本”的理念，希望通过医学数字化赋能，推动医疗健康行业转型进程。
服务的用户包括科大讯飞、华为医疗、商汤、神州医疗、森亿智能、亿邦健康、中国管理科学研究院等百余家企事业单位。

产品及服务介绍卫和医学知识图谱
健康智能医学知识图谱：


产品功能：
知识管理
支持从业务建模、知识抽取、知识融合和知识应用等全业务流程。
模型训练
支持客户根据业务特性，使用自有材料对知识抽取模型进行自定义训练。
深度关联分析
本系统最终构建的疾病诊疗与康复医疗知识图谱包含七个节点标签(疾病、药品、检查项目、食物、症状)共6879645个节点，十一个关系类型(所需检查、推荐药品、忌吃食物、宜吃食物、推荐食谱、疾病症状、并发症、药品等)实体间的关系和八个属性。
可视化界面
提供可视化的业务应用界面，支持业务数据对接、数据标注和业务应用等。
优势点分析：
专业保持更新的医学内容版权
提供专业的医学知识加工平台及机器学习算法团队
大规模专业临床医学编辑团队
磨合超过2年的流水线加工环节
医疗知识图谱的应用
从以上介绍中可以看出，目前医疗知识图谱的落地应用主要分为以下个方向：
临床决策支持系统
辅助决策系统即通常所谓的CDSS系统，即借助医疗知识图谱，医疗决策支持系统可以根据患者症状描述及化验数据，给出智能诊断、治疗方案推荐及转诊指南，即所谓的诊前决策、诊中决策和诊后决策三大应用场景，例如上述提到“智能导诊”、“智能问诊”等，同时该系统还可以针对医生的诊疗方案进行分析、查漏补缺，减少甚至避免误诊，例如腾讯觅影的风险监控。
信息检索系统
医疗信息检索包括问答系统和搜索引擎，其面向对象有患者和医疗从业者等。
医疗信息搜索引擎：基于知识图谱的搜索引擎与传统的搜索引擎相比能够更好地理解用户的语义，优化用户的问句，根据知识图谱对query进行扩展和改写。以最具有代表性的丁香园为例，其面向医生、医疗机构、医药从业者，提供医疗知识的交流与检索，目前已经取得了不错的效果。
医疗问答系统：面向患者的医疗问答系统最常见的功能是对患者提供医学知识的科普，以结构化的知识为主，例如“白内障是什么”、“什么是近视”。面向医疗从业者的问答系统主要功能是辅助教育，提供精准的结构化知识查询，同时也可以辅助科研任务，例如阿里的临床医学科研辅助平台。