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区别：影响因子不同，A区的影响因子高于B区的影响因子并且A区杂志的排名在B区排名前，相比较而言A区更难发表。
目前全球有数十万种学术期刊，每年发表的文献数量十分庞大且呈逐年上升趋势，但是科研论文的质量参差不齐，目前国内外都是“以刊评文”，这就需要对期刊进行分级。欧美学术界目前最有代表性的期刊分区是JCR (Journal Citation Reports) 分区，国内目前最有代表性的期刊分区是中国科学院文献情报中心发布的SCI分区。
扩展资料：
SCI收录农学、生物学、环境科学、工程技术、应用科学、医学与生命科学、物理学、化学、经济学等领域论文。统计科学期刊被引用情况、发表论文数量以及论文的平均被引用情况计算影响因子。影响因子的高低，在一定程度上可以反映一个期刊的影响力。
发表sci论文数以及影响因子被认为是衡量科研工作者以及研究生、科研机构的重要指标。中国的SCI论文数以及质量都呈现逐年上升的趋势。目前国内高校期刊论文分区考核普遍采用中国科学院文献情报中心提出的SCI期刊分区方法，但是此种分类方法单纯以影响因子划分过于粗糙，应该分学科观察SCI期刊影响因子。
参考资料：中国知网--中国科学院版SCI期刊分区方法的不足与改进
按照该期刊的影响因子，投稿难度和影响力，分为1～4区：一区一般是各领域的top期刊，二区是高水平期刊，三区次之，四区则更普通～～
SCI分区中A区的文章相对更难发，但引用率可能不太高，B区的文章相对A区发表时容易些，但也有一些引用率会比较高。实际上不同学科的影响因子差别很大，在同一个学科内，A区一般是比B区的影响因子要高。
法律分析：sci 一区、二区 、三区、四区指的是SCI论文分区，SCI期刊分区影响较为广泛的有两种：一种是 Thomson Reuters 公司制定的分区（简称汤森路透分区）；第二种是中国科学院国家科学图书馆制定的分区（简称中科院分区）。汤森路透分区，汤森路透每年出版一本《期刊引用报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）。JCR对86 000多种SCI期刊的影响因子（Impact Factor）等指数加以统计。JCR将收录期刊分为176个不同学科类别。每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3和Q4四个区：各学科分类中影响因子前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75% )为Q3区， 75%之后的为Q4区。汤森路透分区中期刊的数量是均匀分为四个部分。中科院分区，中科院将数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、环境科学、农林科学、社会科学、管理科学及综合性期刊13 大类。然后，将13大类期刊分各自为4 个等级，即4 个区。按照各类期刊影响因子划分，前5% 为该类1 区、6% ～ 20% 为2 区、21% ～ 50% 为3 区，其余的为4 区。在中科院的分区中，1区和2区杂志很少，杂志质量相对也高，基本都是本领域的顶级期刊。法律依据：《教育部、科技部印发的通知》 一、准确理解SCI论文及相关指标。SCI（Science Citation Index，科学引文索引）是国内外广泛使用的科技文献索引系统。SCI论文是发表在SCI收录期刊上的论文，相关指标包括论文数量、被引次数、高被引论文、影响因子、ESI（基本科学指标数据库）排名等，不是评价学术水平与创新贡献的直接依据。
区别：影响因子不同，A区的影响因子高于B区的影响因子并且A区杂志的排名在B区排名前，相比较而言A区更难发表。
目前全球有数十万种学术期刊，每年发表的文献数量十分庞大且呈逐年上升趋势，但是科研论文的质量参差不齐，目前国内外都是“以刊评文”，这就需要对期刊进行分级。欧美学术界目前最有代表性的期刊分区是JCR (Journal Citation Reports) 分区，国内目前最有代表性的期刊分区是中国科学院文献情报中心发布的SCI分区。
扩展资料：
SCI收录农学、生物学、环境科学、工程技术、应用科学、医学与生命科学、物理学、化学、经济学等领域论文。统计科学期刊被引用情况、发表论文数量以及论文的平均被引用情况计算影响因子。影响因子的高低，在一定程度上可以反映一个期刊的影响力。
发表SCI论文数以及影响因子被认为是衡量科研工作者以及研究生、科研机构的重要指标。中国的SCI论文数以及质量都呈现逐年上升的趋势。目前国内高校期刊论文分区考核普遍采用中国科学院文献情报中心提出的SCI期刊分区方法，但是此种分类方法单纯以影响因子划分过于粗糙，应该分学科观察SCI期刊影响因子。
参考资料：中国知网--中国科学院版SCI期刊分区方法的不足与改进
按照该期刊的影响因子，投稿难度和影响力，分为1～4区：一区一般是各领域的top期刊，二区是高水平期刊，三区次之，四区则更普通～～
SCI分区中A区的文章相对更难发，但引用率可能不太高，B区的文章相对A区发表时容易些，但也有一些引用率会比较高。实际上不同学科的影响因子差别很大，在同一个学科内，A区一般是比B区的影响因子要高。
一类期刊是国家级的核心期刊，二类的是除国家级核心期刊之外的其它核心期刊，三类的就是普通期刊。
按这个分的基本是地方性的机构的一种分法，每个地方的分类不太一样。一般期刊等级的划分：
1、按期刊的主管部门分级。
2、期刊是否公开出版分级。
3、以期刊质量分级。
理论型科技论文是新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录。技术型科技论文是已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结。也就是说没有新的观点、见解、结果和结论，就不成其为科技论文。科技论文是科学和技术进步的科学记录和历史性文件，没有新意的论文又怎能体现科技的发展。
中科院自己划的。先是按学科，再按影响因子排列划分。
区别如下：
一区二区三区四区是sci期刊的分区，sci期刊的分区有两种，一种是jcr的分区，另一个是中科院的分区，这两类分区很类似，都是分为四个区。
一区期刊不论是jcr分区的一区，还是中科院的一区，只要是一区期刊，都是国际上知名的学术期刊，这部分期刊发表难度是非常大的，也不是任何人都可以发表的。
二区期刊仅次于一区期刊，二区期刊国内作者发表的就相对多一些了，目前国内一些标准中明确要求发表二区及以上期刊，所以二区是很多国内作者的首选，二区期刊发表难度略小，但也要看具体的学科和具体的期刊，一般的规律是二区期刊较一区期刊容易一些。
三区四区期刊的发表难度就会更低一些，但三区四区期刊在国内有些许争议，就是因为上述我们提到的硬性要求，有些单位和高校是不认可二区以下的刊物的。
需知：
很多作者会认为三区四区刊物不值得发表，没有发表价值，其实对于大多数普通作者来说，只要能发表sci论文就已经实属不易了，国内也有很多单位只要是sci论文就认可，对分区，没有过多要求，这种情况下三区四区期刊也是可以发表的。
法律分析：sci 一区、二区 、三区、四区指的是SCI论文分区，SCI期刊分区影响较为广泛的有两种：一种是 Thomson Reuters 公司制定的分区（简称汤森路透分区）；第二种是中国科学院国家科学图书馆制定的分区（简称中科院分区）。汤森路透分区，汤森路透每年出版一本《期刊引用报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）。JCR对86 000多种SCI期刊的影响因子（Impact Factor）等指数加以统计。JCR将收录期刊分为176个不同学科类别。每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3和Q4四个区：各学科分类中影响因子前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75% )为Q3区， 75%之后的为Q4区。汤森路透分区中期刊的数量是均匀分为四个部分。中科院分区，中科院将数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、环境科学、农林科学、社会科学、管理科学及综合性期刊13 大类。然后，将13大类期刊分各自为4 个等级，即4 个区。按照各类期刊影响因子划分，前5% 为该类1 区、6% ～ 20% 为2 区、21% ～ 50% 为3 区，其余的为4 区。在中科院的分区中，1区和2区杂志很少，杂志质量相对也高，基本都是本领域的顶级期刊。法律依据：《教育部、科技部印发的通知》 一、准确理解SCI论文及相关指标。SCI（Science Citation Index，科学引文索引）是国内外广泛使用的科技文献索引系统。SCI论文是发表在SCI收录期刊上的论文，相关指标包括论文数量、被引次数、高被引论文、影响因子、ESI（基本科学指标数据库）排名等，不是评价学术水平与创新贡献的直接依据。
无论是哪一类分区，sci期刊都是划分为四个区，都是按照影响因子高低进行的划分，影响因子由一区至四区递减，一区最高，四区最低，所以，sci期刊中一区期刊学术价值和影响力是最大的，四区期刊在sci期刊中就是综合实力最弱的期刊。
对于作者来说，期刊分区越高，期刊的发表难度越大，一区期刊必然比四区期刊难以发表，一般普通作者很难发表一区期刊，能发表二区期刊对于国内作者来说就已经实属不易了，三区四区相对容易一些，但也只是相对于一区二区期刊，即便是四区期刊，也比国内核心期刊的发表难度高出不少。
sci分区有两个分区标准，一个是中科院分区，一个是jcr分区 ；同一个期刊在两个分区标准上可能相同，可能不同；
分区的依据：先按影响因子排名，一般影响因子高的，就是高区；影响因子低的就是低区；在同一学科，按影响因子的高低分区这样的划分方法简单易操作比较符合国内学校考核时的数数原则。
中科院SCI分区：中科院SCI分区是按期刊的三年的平均影响因子来划分的，一区：前5%；二区：6%~20%；三区：21%~50%；四区：后50%；
中科院各大分区的数据
拓展资料：
与JCR分区二者的区别：两种分区方式参考的期刊影响因子的年限不同，JCR分区参考的是各个期刊上一年度的影响因子，而中科院SCI分区参考的是期刊前三年的平均影响因子。
对期刊的分区阈值选取不同，JCR是按等比例划分的，中科院SCI则是指定阈值，中科院SCI分区的一区、二区和三区的影响因子均高于JCR分区。
期刊学科分类存在差异，JCR分区按照小类的专业划分，共有176个，而中科院SCI分区是基于JCR分区，将176个小类专业合并为了医学、生物学等14个学科。总结：sci分区其实就是根据影响因子来划分刊物的等级；分区高的，那么影响因子高，学术含量高；对于普通人来说，发上一篇sci就很不简单了；因此对于分区没有那么必要的在意。
sci分区和影响因子都是权衡科研质量的重要标准。一区二区三区四区是sci期刊的分区，sci期刊的分区有两种，一种是jcr的分区，另一个是中科院的分区，这两类分区很类似，都是分为四个区，分区的标准也都是期刊的影响因子，至于不同区的期刊的区别，很显然的区别就是这四个区是按照影响因子由高到低排序的。
一区期刊是影响因子最高，学术价值最高，影响力最大的期刊，四区期刊就是四个区中影响因子最低的一类刊物。一般能发表一区的都是一些专家学者、知名大学教授、或者一些在本专业内有一定影响力的科研工作者。
二区期刊仅次于一区期刊，二区期刊国内作者发表的就相对多一些了，目前国内一些标准中明确要求发表二区及以上期刊，所以二区是很多国内作者的首选，二区期刊发表难度略小，但也要看具体的学科和具体的期刊，一般的规律是二区期刊较一区期刊容易一些。
三区四区期刊的发表难度就会更低一些，但三区四区期刊在国内有些许争议，就是因为上述我们提到的硬性要求，有些单位和高校是不认可二区以下的刊物的.
sci论文一区二区三区的意思是sci论文按影响因子的等级。
一区是指影响因子排名靠前的期刊，文章质量和影响力都很高，是最受欢迎的期刊之一。二区是指影响因子排名次于一区的期刊，文章质量和影响力也比较高。三区是指影响因子排名较低的期刊，文章质量和影响力相对较弱。
SCI期刊被分为JCR分区，其中JCR分为两个大类，即“科学版”和“社会科学版”。每个大类又分为不同的分区，其中包括一区、二区、三区。
SCI全称是Science Citation Index，是由Clarivate Analytics公司出版的全球顶尖的科技文献数据库之一，其收录了全球范围内的科技期刊文章，并按照文章的被引频次、影响因子等指标将期刊分为不同的等级。
SCI论文的影响主要表现在以下几个方面：
1、学术声誉：SCI论文的发表可以提高作者在学术界的声誉和知名度，增加其在同行中的影响力，从而有助于获得更多的研究经费和合作机会。
2、学科交流：SCI论文的发表可以促进学科交流和合作，为学科的发展和进步做出贡献。SCI论文通过国际学术期刊的平台传播，使得全球各地的学者都可以了解最新的科研成果和研究进展，从而促进了各国学者之间的交流和合作。
3、学术评价：SCI论文的发表是衡量学术成就的重要指标之一。SCI期刊的影响因子常被用来衡量期刊的学术水平和影响力，而SCI论文的数量和质量也是衡量学者学术成就和评定职称的重要指标之一。
sci论文一区二区三区是指SCI数据库中根据影响因子、被引用量等因素将期刊划分为不同等级。
SCI是全球最大的科学文献数据库之一，它对于科研工作者来说是非常重要的信息资源。SCI将全球各大科技期刊按照不同指标、排名和分区进行分类，也就是所谓的SCI分区，因此，SCI论文一区二区三区是指SCI数据库中根据影响因子、被引用量等因素将期刊划分为不同等级，其中一区的期刊代表了影响力最高的高水平期刊，三区的则是偏低水平的期刊。
SCI分区是国际学术界公认且比较权威的划分方式，影响因子是测定期刊是否被SCI收录的一个因素。其本质是利用同年出版的某一期刊所载文章被引用的次数，除以该期刊在该年所发表的总论文数得到的一个指标，可以衡量该期刊的影响力和质量。
具体来说，SCI分区将期刊按照它们的影响因子分为四档：Q1、Q2、Q3和Q4。其中，Q1分区的期刊影响力最高，Q2次之，Q3和Q4则品质越来越差。
一区的期刊不仅影响因子较高，还有很重要的他引数。二区的期刊相对于一区也具有一定的学术价值，通常也被认为是一些知名期刊，而三区的期刊仅仅具有参考价值，其文章所具有的学术价值和影响力相对较低。SCI分区不断地在更新和修订，同一期刊在不同年度或有所变化。
SCI的四个区域：
1、SCI四区：分区影响因子低于的期刊，约占收录期刊数的。
2、SCI三区：分区影响因子在至之间的期刊，约占收录期刊数的。
3、SCI二区：分区影响因子在至之间的期刊，约占收录期刊数的。
4、SCI一区：分区影响因子高于的期刊，约占收录期刊数的42%。
SCI期刊是根据它们的质量和影响力来分区的，并不是通过对某个特定学科的评估来确定每个期刊的分区。因此，即使在同一领域内，一些期刊可能会被分在不同的区域内。此外，SCI分区是每年更新的，每一期刊也可能会因为影响因子的变化而被重新分区。
对于肺癌患者，肺癌靶向治疗相比于化疗毒副作用小，有较高的选择性和安全性，能够最大程度延长患者的生存期，是一种高效的肿瘤治疗方法。但是，不是所有肺癌患者都可以服用靶向药，哪些人适合服用靶向药进行治疗呢？需要进行肺癌靶向用药指导基因解码明确。
吉林省肿瘤医院程颖院长：国内肿瘤界知名专家，吉林省肿瘤界学科带头人，博士研究生导师。致力于恶性肿瘤的基础及临床研究，在肺癌、乳腺癌、恶性淋巴瘤及胃肠道肿瘤的诊断、多学科治疗及肿瘤免疫靶向治疗方面尤有建树。积极倡导开展恶性肿瘤疗效预测及预后相关因素的研究、基因分析等科研以指导临床，大力推广规范化、个体化的肿瘤诊疗理念。现任吉林省肿瘤医院院长、吉林省抗癌协会理事长、吉林省肿瘤防治研究所所长、吉林省肿瘤防治研究办公室主任、吉林省肺癌诊疗中心主任、吉林省血液肿瘤病实验室主任、药物临床试验机构主任、中国抗癌协会临床肿瘤学协作专业委员会（CSCO）小细胞肺癌专业委员会主任委员、中国抗癌协会常务理事、CSCO常务委员、中国抗癌协会化疗专业委员会常务委员、中国医师协会肿瘤委员会常务委员、中华医学会肿瘤专科委员会委员、中国老年肿瘤专业委员会常务委员、美国临床肿瘤协作中心ASCO会员、吉林省医学会肿瘤专业委员会主任委员。是《美国中华淋巴与肿瘤学杂志》、《中华肿瘤防治研究》、《肿瘤》、《临床肿瘤学杂志》、《JTO中文版》、《实用肿瘤学》、《国际肿瘤学杂志》、《中德临床肿瘤学杂志》等多家杂志编委。程颖院长十分注重临床工作与科研学术的紧密结合，先后撰写专业学术论著6部，发表学术论文50余篇。承担国家及省市科研课题19项，其中参与国家十一五科技攻关计划课题1项，十一五国家科技支撑计划攻关项目2项，国家863课题1项，其中获得吉林省科技进步二等奖2项，三等奖2项。作为中国胸部肿瘤协作组（C-TONG）重要成员、中国肺癌专家组核心成员，参与了卫生部肺癌诊疗指南的编写，参与临床试验研究共77项，国际多中心临床试验21项，参加了INFORM研究，在2011年CSCO年会上荣获优秀论文一等奖。程颖院长是我省唯一荣获2009-2010年度卫生部有突出贡献中青年专家、享受国务院特殊津贴，全国医药卫生系统先进个人、全国“三八”红旗手、中国医师行业最高奖项——中国医师奖、吉林省卫生楷模奖获得者、吉林省高级专家、吉林省卫生系统第一层次创新拔尖人才、吉林省优秀共产党员标兵、全省卫生系统“巾帼建功”标兵、省直机关工委共产党员标兵，多次被长春市委、市政府评为“白求恩式医务工作者”、“创文明城市最佳个人”。程颖院长以其卓越的学术地位和影响力，引领吉林省肿瘤医院始终走在全省肿瘤防治及诊疗领域最前沿。
高质量医疗资源缺乏且分布不均，对于每年400多万新增的肿瘤患者而言，意味着大量的患者很难获得适合他们的医疗服务。 医疗资源分布不均，即使在一线城市也要面临医疗机构难以提供持续性的、高标准医疗服务的问题——如何解决诊疗资源的紧缺，以及如何实现全国范围内尽可能多的诊疗规范化的扩展覆盖？这些都是在诊疗领域亟待解决的问题。 技术的发展为我们提供了解决这一痛点的契机。随着人工智能的不断成熟，行业正 探索 通过人工智能技术让机器实现可复制化的服务，让机器实现对每一个患者服务的标准化，且将服务成本降到足够低的规模化的服务能力。这个共性问题正在逐渐得到解决。 CSCO AI就是这样一个解决方案。它是由中国临床肿瘤学会（CSCO）携手国家高新技术企业浙江海心智惠 科技 有限公司（以下简称“海心智惠”）联合开发，结合CSCO临床诊疗指南、专家临床实践经验、肿瘤知识图谱、高等级临床证据、不良反应管理体系等多维度专业领域知识，协助临床医生制定更规范、更精准的治疗方案。 目前，海心智惠已成功建成国内领先的肿瘤智能服务新平台，为患者提供包含诊疗、康复的全病程一站式管理服务。这其中，海心智惠构建出的领先行业的知识图谱能力是一切的基石所在。知识图谱是Google在2012年提出来的一个知识网络体系概念，简单地说就是将散落的信息通过语义关系连接起来，转化成可视化的知识网络。知识图谱技术可以对医疗数据进行统一建模、组织和管理，不仅能够有效地描述、挖掘医疗知识间的关系，而且也为更高层次的医学应用比如辅助临床诊疗决策、医疗问答等提供了强有力支撑。 有了知识图谱这样一种知识表现方式，该如何去利用它，就成了摆在海心智惠面前的一道选择题。即便是聚焦到医学领域，去建一个通用医学知识图谱，也只能是把一些疾病的知识、定义梳理整合。 “通用医学知识图谱在临床应会有很大的局限性，它只适合去做一些简单的科普、导诊以及初步判断，如果将深入到疾病和临床诊断过程，甚至整个疾病的管理、跟踪、随访的细节里面去，便会遇到各种各样的问题：每种疾病自身的差异和整个临床治疗相关的知识体系变化延展开来，相互关联又相互影响，使得通用型知识图谱体系在药物选择、后期康复体系决策等方面都会遇到困难。海心智惠创始人李颖赟这样说道。 因此，海心智惠选择用“做深做细”的方式结合人工智能去构建一个肿瘤治疗全病程服务体系的知识图谱，它要将所有和肿瘤相关的知识清晰定义出来，这无疑是知识图谱最完美的应用方向。 “我们在前期花了几年时间把肿瘤从确诊开始到肿瘤进入治疗，再到病人全程管理的知识定义出来，这才把一个比较全面的肿瘤知识图谱建立起来。之所以选择肿瘤这个领域，在于这个疾病的特征是其整个诊疗体系相对其他疾病来讲更加复杂，持续治疗过程时间跨度更长，知识图谱在肿瘤治疗领域能最大程度发挥其作用”，对于为什么选择将知识图谱应用于肿瘤赛道，李颖赟这样解释。 第二个原因则是肿瘤的诊断和治疗的知识每年都在不断更新。 随着 科技 的发展，某些疾病已经被完全研究透彻，十年前跟十年后的治疗策略并没有本质差异。相比之下，人类仍然未能完全了解肿瘤的发病原理和机制，其治疗是一个日新月异的发展过程。放眼全球来看，医疗机构对于肿瘤治疗的规范性程度并不算高。 医务人员面临非常大的挑战——如何能紧跟国内外的学术前沿发展，并能精准的掌握最新的临床研究进展和治疗方式的扩展，准确地掌握最新的药物和治疗方式，并且运用在最适合的患者身上？ “如果一个城市30年都没有修过新路，那么在这个城市中生活的人其实是不需要地图和导航的——因为什么都没有变。但是，如果这个城市飞速发展，‘三年小变样，五年大变样’，那即便是从小就在这个城市中生活的人在出行时或许也需要导航来指引”，李颖赟用一个简单的例子来说明肿瘤治疗的日新月异。 抗肿瘤全身治疗手段在近十年来已经发生了翻天覆地的变化。十年前可能会以化疗为主，但今天，临床已经有了更多的选择：靶向药治疗、免疫治疗、再到最新的CAR-T细胞治疗等，不胜枚举。这也说明了国内一直在努力尝试建立起更加现代化、规范化的诊疗服务体系，能够让肿瘤患者得到最恰当、最规范、最标准和最合适的治疗。 辅助决策系统就是帮助医生实规范化治疗的最佳工具。CSCO AI的智能辅助决策系统在患者通过APP上传各类医疗诊断资料后，AI自动生成诊疗建议报告并提交至高级别专家审核反馈，AI模型又能根据专家审核结果持续得到闭环训练。在这一套运作系统的背后是海心智惠凝聚专家实力打造的肿瘤领域知识图谱与神经支持决策算法的结合。 透过知识图谱全面的知识体系，海心智惠通过CSCO AI除了在智能辅助诊疗方面实现治疗规范化和均质化外，还实现了院外患者全程管理，从而多方共赢——医院提高治疗总生存率，患者提高生存时间、生存质量和治疗依从性，制药企业也通过数据赋能和数字化平台结合，提高了对患者的支持能力，实现精准诊疗，精准康复支持。 同时，基于全病程管理的临床新药服务体系为患者精准匹配临床研究，提供给患者一个更多的选择可能性。 以精准病情为依托，建立面向患者全治疗周期的内容服务能力，从用药心智建立、正向经验激励、关键节点的强效服务等多维度手段实现高价值的社群平台。这些都是海心智惠服务的特色。知识图谱是辅助诊疗决策的基础，高质量的数据和专业的知识体系又是知识图谱的基石，因此如何搭建数据层和知识体系，就成了知识图谱质量高低的关键。 CSCO AI的知识图谱并不是凭空创造的，而是把目前临床专家们正在运用的知识进行有效的计算机结构化沉淀以便于再次运用。 这个过程中最重要的就是辨别什么是影响临床决策的知识依据。只有先把这个知识定义清楚之后，才能针对这些知识设计对应的模型。 肿瘤治疗是一种循证医学，必须有充足的证据支撑才能够影响临床决策行为。 然而，肿瘤种类繁多且特异性强——每种肿瘤至少具有3000个临床治疗决策的高等级临床证据。将这些证据结合，才能基本将肿瘤相关的诊疗体系和知识体系构建起来。 “什么样的人群、特征、分子分型、基因位点、在什么情况下接受什么样治疗，能够获得更好的疗效，这是第一层面基础”，李颖赟说道。 在建立第一层面基础后，接下来就需要考虑临床治疗方案与患者体质的契合度，比如，患者身体是否能够承受，其基础疾病和既有并发症是否会对治疗选择产生影响。这是第二层面表现，即临床运用中扩大的知识体系。 在这个过程中，海心智惠CSCO AI是以病情的整个治疗知识为核心构建单个肿瘤最底层的核心知识体系，然后在临床应用中进一步扩展知识体系的建设。这样既能保证有核心证据的专业度，又能显现临床运用过程中医疗的专业度。 鲜为人知的是，“沟通”是知识图谱搭建过程中的最大难点。知识图谱想要从大数据里边提炼知识和关系，需要有不同专业的人员协调配合。 因此，将知识图谱技术运用在特定的业务领域里其实就是一种跨界行为。其难点在于到底由谁来把跨界的知识融合在一起，这是第一个难点。 这意味着，肿瘤知识图谱的构建者需要掌握工程算法并了解肿瘤的所有术语定义及基础医学知识。“如何把知识图谱这项技术运用到一个新的业务领域里去，会有一个天然的障碍，叫知识壁垒。掌握知识图谱技术的人是理工科系的，掌握医学知识的则是医学系的，两者都有各自的思维定式，很难进行专业的学科对话”李颖赟对此表示。 第二道壁垒则是对于专业知识的理解和梳理。 李颖赟认为，只有对知识进行体系化的梳理后才能进行知识图谱的初步搭建。之后，在这个图谱之上进行业务建模；在业务应用时又有新的专业的临床知识输入。计算机如何去运用这些新知识，如何将新知识放在一个具体的患者案例身上进行有效地推理和决策则是第三道壁垒。 因此，医疗知识图谱的搭建最大的难点在于跨学科融合，融合的难点则在于整个过程对两个学科的要求都比较高。 这也正是海心智惠的优势所在——其为中国临床肿瘤学会CSCO的人工智能战略合作伙伴。在学会的推动和帮助下，国内的头部肿瘤专家们基于对于 社会 责任的高度认知，花了大量时间和精力帮助海心智惠的技术人员理解临床路径并厘清体系脉络。 CSCO AI是第一个基于中国的诊疗指南和诊疗实践开发出的智能辅助决策产品，是从中国的国情出发的具有中国特色基础的，也因此更契合中国的诊疗应用场景。CSCO AI才能在全国数十个省份数百家医院落地，数万名患者因此获益。 不仅如此，CSCO AI在多场景的应用也能实现其更高的临床价值。比如上下级医院的互联互通——患者通过APP线上咨询，医生通过使用CSCO AI作为上下级医院的联动的工具，带动不同层级医院的规范化诊疗。 CSCO AI也可以是科研工具，通过真实病例开展临床研究，从多个角度 探索 智能决策系统对患者治疗和临床应用的帮助。此外，CSCO AI提供的治疗方案建议遵循循证医学，可以作为科室、医院、医联体、政府等规范化治疗的质量控制工具，提高区域规范化治疗的综合水平。 教学医院还可以将CSCO AI作为住院医生的病例分析学习和考核工具。作为肿瘤患者的治疗决策参考及管理工具，CSCO AI也可以同时在MDT讨论、医生学习、查房、病例讨论等多场景结合应用，从而提升整体临床效果。海心智惠的肿瘤知识图谱的底层虽然很复杂，但在易用性上却有很好的表现。对于患者来说，只需要按照平台给予的提示步骤进行操作即可，完全没有上手难度。 对于医生来说，海心智惠这套人工智能驱动的全病程管理系统在患者长期治疗管理过程中，实现了系统跟踪能力、监测能力、随访能力和数据管理能力，最终达到在医生、护士和患者之间的效率平衡。 这套依托于知识图谱的个案管理服务的另一亮点在于引入个案管理师角色，在医生和患者之间搭起沟通桥梁。个案管理师既能协助科室完成日常患者管理工作，又能跟踪督促患者完成治疗及康复等相关事项，还能监测并协助医生介入院外不良事件的处理。有了个案管理师的跟进，对患者的诊疗管理也从院内延伸到了院外，将诊疗行为连续化。 对此李颖赟认为：“肿瘤诊疗这个领域未来一定会进入到一个以患者服务为中心的时代。通过人工智能的帮助，多方角色高效率协同帮助患者完成整个治疗管理服务。当然，这个体系目前没办法一蹴而就，还需要在实际使用中不断进化。” 虽然构建了底层如此复杂的知识图谱，但对于知识图谱以及辅助诊疗系统的能力边界，海心智惠是有清醒认知的。 目前，无论是在病理、医学影像、诊疗等领域基于AI技术进行的模型构建、定量分析、特征关联、决策建议、疗效预测等方面的尝试，都只是帮助医生提高诊疗效率、准确率以及预测疗效的能力，赋能医疗行为，并不会干涉到医生的判断决策权。 技术之于医疗，需要常怀敬畏之心。雷峰网
没有关系。CACA新媒体动漫平台是由中央电视台新科动漫频道和CACA新媒体联合发起和主办，对草根动漫作者进行挖掘、选拔、包装、推广的全国性新媒体动漫平台而CSCO是由临床肿瘤专业工作者和有关的企事业单位自愿组成的全国性专业学术团体，两者是没有任何关系的，分属于动漫和医学两个大分区。