随着人工智能技术在医疗领域的深度渗透，如何有效整合前沿算法与领域知识，构建精准、可解释、可落地的智能系统，成为行业的核心挑战。华为云医疗智能体（EIHealth）团队的技术专家苏嘉及其团队，在这一方向上进行了深入探索与实践，提出了整合大规模预训练语言模型与医疗知识图谱的创新路径，以打造新一代的医疗推理与信息系统集成服务。
一、 技术融合的核心价值：能力互补
传统医疗AI系统往往面临两大瓶颈：
- 数据稀疏与冷启动问题：高质量的标注医疗数据稀缺且获取成本高，限制了监督学习模型的性能上限。
- 缺乏深度推理与可解释性：纯粹的统计模型虽在模式识别上表现出色，但难以进行符合医学逻辑的因果推理，其“黑箱”特性也让临床医生难以信任。
苏嘉团队提出的融合方案，正是为了破解这些难题：
- 预训练语言模型（如盘古NLP大模型）：通过海量无标注文本（医学文献、电子病历等）进行预训练，吸收了丰富的医学语言模式与事实知识，具备强大的语义理解与生成能力，能有效应对数据稀疏问题，并作为通用的医学信息处理基座。
- 医疗知识图谱：将结构化的医学知识（疾病、症状、药品、检查、基因、诊疗路径等）以及它们之间的复杂关系（导致、治疗、禁忌等）以图的形式进行系统化表征。它提供了准确的领域先验知识、明确的逻辑关系，是支撑深度推理与保证结果可解释性的基石。
二者的结合，实现了 “隐式知识”与“显式知识” 、 “数据驱动”与“知识驱动” 的优势互补，让系统既拥有大模型的泛化与语言能力，又具备图谱的精准与推理能力。
二、 整合架构与关键技术
苏嘉在分享中阐述了华为云实践中的典型整合架构：
- 协同的表示学习：
- 将知识图谱中的实体、关系信息注入预训练模型的微调过程，使模型在理解文本时，能同时激活并关联图谱中的结构化知识。例如，在模型编码时，除了文本Token，也引入对应实体的嵌入表示。
- 利用预训练模型强大的上下文表征能力，反过来对知识图谱进行补全与质量提升，发现潜在的新关系或纠错。
- “模型+图谱”的混合推理引擎：
- 检索增强：当预训练模型接到一个查询（如“患者咳嗽、发热三天，可能是什么原因？”），首先从知识图谱中检索出相关的实体和子图（涉及“上呼吸道感染”、“肺炎”、“流感”等疾病及其相关症状、检查）。
- 交互与推理：将检索到的结构化知识与大模型对原始query的深度理解相结合，共同输入到一个推理模块中。大模型负责复杂的语义解析和语境融合，知识图谱则提供逻辑约束和推理路径。例如，模型可以沿着图谱的“并发症”关系链进行多跳推理，并结合患者年龄、病史等上下文生成诊断建议。
- 可解释输出：系统不仅能给出结论（如“疑似社区获得性肺炎”），还能生成基于知识图谱路径的自然语言解释（如“因为症状A和B常共同指向疾病C，且检查D结果支持这一判断”），并高亮相关的知识图谱证据。
- 面向信息系统集成的服务化封装：
- 华为云将上述融合能力封装成标准的云服务（API、SDK）或行业解决方案，以便无缝集成到医院现有的信息系统中，如电子病历系统、临床决策支持系统、影像归档系统等。
- 支持私有化部署，保障敏感的医疗数据不出院，同时享受云端持续迭代的算法能力。
- 提供从数据治理、知识图谱构建、模型微调到应用开发的全链路工具链，降低医疗机构的应用门槛。
三、 在医疗信息系统集成中的典型应用场景
- 智能辅助诊断与鉴别诊断：集成到医生工作站，在书写病历时实时分析患者主诉、病史、检查结果，从知识图谱支持的巨大疾病谱中快速筛选并排序可能诊断，给出推理依据。
- 个性化治疗方案推荐：结合患者的个体化信息（基因型、过敏史、合并症等），在诊疗规范知识图谱的约束下，利用模型生成个性化的用药、手术或康复方案建议。
- 医疗问答与患者服务：赋能医院客服机器人或患者门户，提供精准、安全的健康咨询，回答关于疾病、药品、医保政策等复杂问题，答案均源自权威知识图谱，并由大模型生成流畅回复。
- 临床科研与文献挖掘：集成到科研平台，帮助研究人员从海量文献中快速提取药物相互作用、疾病关联等新知识，用于丰富和更新知识图谱，形成闭环迭代。
四、 挑战与未来展望
苏嘉也指出了当前面临的挑战：医疗知识图谱的构建与维护成本高昂；超大规模模型的计算开销与实时性平衡；以及最终临床落地需要严格的合规性验证。
华为云苏嘉团队将继续深化这一融合方向，探索更高效的知识-模型对齐技术、更轻量级的部署方案，并推动在区域医联体、公共卫生预警等更复杂场景中的集成应用。其目标是构建一个 “懂语言、通知识、善推理、可信任” 的医疗人工智能底座，通过云端服务的形式，赋能千行百业的医疗信息系统，最终提升医疗服务的效率、质量和可及性。
