serge_gorshkov![[sticky post]](https://www.livejournal.com/img/icon_sticky.png?v=11043 "[sticky post]"){kind=icon}
Самое важное в этом журналеserge_gorshkovserge_gorshkovПредставляем новое решение на платформе нашей Системы управления знаниями — АрхиГраф.Медицина. Продукт использует автоматизацию получения логических выводов для помощи в выборе и обосновании рекомендуемой терапии. Методика классификации клинических ситуаций позволяет определить модель качественной клинической помощи, а набор конкретных правил получения логических выводов — использовать более специфичный опыт, в том числе включающий данные доказательной медицины. Некоторые подробности можно узнать в презентации.
serge_gorshkovПриглашаем на международную молодежную конференцию по управлению знаниями KMCONF'18, которая пройдет в Москве 18-20 апреля. Организаторы конференции — НИУ "ВШЭ", РЭУ им. Г.В. Плеханова и компания Deloitte.
На конференции будет представлен наш доклад "Обработка концептуализированных знаний в корпоративных информационных системах".
serge_gorshkovВчера Big data, сегодня deep learning и блокчейн — ведут ли эти хайповые темы к получению реальной пользы и экономического эффекта? Ну, кроме коловращения "инвестиций" и роста потребления электричества?
Если честно, то не очень. Причины следующие:
1. Постановка целей при использовании технологий. Те же Big data и machine learning родились из функциональной задачи подбора оптимальных рекламных материалов для посетителей сайтов. И сегодня большинство data scientist'ов занимаются именно этим: строят сложные модели для того, чтобы люди больше кликали по контекстной рекламе и чаще нажимали заветную кнопку "Купить". Что интересно — такое приложение интеллектуальных усилий мало кому кажется странным.
Применимы ли эти технологии для решения задач в промышленности или в науке? Конечно. Примеры есть, правда их не очень много.
( Read more...Collapse )serge_gorshkovМы закончили первый этап опытной работы по созданию Системы поддержки принятия решений во фтизиопульмонологии совместно с Уральским научно-исследовательским институтом фтизиопульмонологии - филиалом ФГБУ «НМИЦ ФПИ» Минздрава РФ.
Система содержит базу знаний для оценки клинических ситуаций по нескольким векторам: клинико-лабораторному, рентгенографическому, микробиологическому и др. По методике, разработанной специалистами УНИИФ, клиническая ситуация классифицируется по стадии и фазе активности. На основании семантического описания текущей клинической ситуации и ее сравнения с предыдущей ситуацией система формирует рекомендации по выбору терапии, источником которых могут быть как федеральные рекомендации, так и знания экспертов, формализованные при в нашем продукте.
Система построена на платформе АрхиГраф.СУЗ, использует triple store для хранения знаний, редактор Onto.pro для конструирования концептуальной модели и НСИ, конструктор правил и машину логического вывода АрхиГраф.СУЗ для генерации рекомендаций.
Работа над проектом продолжается.
serge_gorshkovХочу обратить внимание на проходящий сейчас конкурс "Открытые данные РФ". В рамках конкурса поставлены интересные и достойные задания: http://www.opendatacontest.ru/info/competitor/
Принять участие в конкурсе, насколько понимаю, еще не поздно.
Конкурс напрямую связан с онтологической тематикой, поскольку для публикации открытых и особенно связанных данных используются те самые технологии, которые мы так любим (начиная с RDF).
serge_gorshkovserge_gorshkovserge_gorshkovВ рамках одного из пре-сейлов мы создали небольшой и очень простой прототип, демонстрирующий, как инструменты семантического поиска можно применить в работе службы техподдержки. Существует множество признанных решений для автоматизации служб Service Desk, однако на практике у компании может образоваться "data silo" из нескольких багтрекеров, статей, постов на форуме, документации и др. Как сотруднику поддержки в этом не запутаться и быстро находить ответы в проблемных ситуациях - смотрите в презентации.
serge_gorshkov
