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文檔簡介

羅浮山論壇暨粵港澳大灣區第三屆葛洪中醫藥文化節By高煥堂/任教于長庚大學、銘傳大學識資源掌握在地、避免知識外流與模型黑箱化。可持續的數字基礎設施。u這種「以學習驅動成長，以專家守護正確」的策略，使得知識圖譜「生命力」，成為人工智能與傳統智能結合的中堅力量。u在打造中藥材知識圖譜的過程中，采取了一種「中游自強、下游繁榮」的策各類應用，實現永續進化。與專家反饋，構建一個可自我學習、持續演化的中藥智能體系。l這個三層架構是一個有機體(如同一棵榕樹)，能夠新陳代謝、融合創新。例如，某些中藥，可能對特定基因變異造成的副作用有調養作用。1.圖譜自主成長：模型）從中藥異質圖中學習出藥材的深層語義嵌入，使不同藥材之間的潛在關系可以被機器識別出來，不再僅依賴傳統規則。2.協同過濾發掘潛在知識：如：某藥材可能具有某味道，但原始圖譜中沒有記錄）。這些就是知識的「反事實建議」。3.專家參與死循環修正：這些推薦邊不是直接加入圖譜，而是經過專家審核。專家可以確認、修正或否定這些建議，從而建立一個「機器提議→人類審核→圖譜修正」的正向死循環。4.生生不息的知識演化：圖譜不再是靜態的數據庫，而是一個會呼吸、會學習的知識體系。它越用越準、越用越完整，長出更多分枝，支撐下游的問答系統、推薦系統、藥方分析、臨床應用后的智慧。其通稱為「中游語意骨干」。l只要這骨干是可信的，AI做出的任何判斷，就都能被信任。l這樣的行業AI大模型具備三大主權：就能快速給出合適的建議，適合部署在診所、藥局、醫院甚至是智慧藥膳 u從無到有：用LLM建立KG。u從靜態到推理：用GNN和CF探索。u從推理到創新：人機協作產生決策。 實踐范例-3：中藥材AI推薦以<商店柜臺AI產品推薦>為例2.柜臺(收銀臺)正上方天花板設置一個Camera，立即拍下這張圖像：4.AI模型就找出相關的產品圖像，顯下游KG范例-4：下游KG范例-4：層。2跨.域推理能力：潛在應用于某癌癥。所有知識、圖譜、模型都由你方建立、掌握與修正，不依賴外部黑箱模型。這符合政府、醫療單位對數據主權、數據安全與可審計的需求。4.中醫藥大模型的新形態：這不是單一模型、不是數據孤島，而是一個會演化、會學習的智能中樞。

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