机器学习助力COVID-19研究数据挖掘

随着全球COVID-19感染人数突破490万，研究人员面临海量医学文献的筛选难题。某技术中心开发的Cord-19搜索平台运用机器学习技术解决了这一挑战：

1. 技术架构

• 底层采用自然语言处理服务Amazon Comprehend Medical，从非结构化文本中提取疾病特征、治疗方案等医学实体
• 通过企业级搜索服务Amazon Kendra建立语义索引，支持"唾液病毒载量高峰期"等自然语言查询
• 数据来源于公开的COVID-19数据湖，包含Allen AI研究所提供的数万篇论文

2. 核心功能

• 精确答案生成：如"症状出现后第一周唾液病毒载量达到峰值"
• 证据溯源：自动关联SARS、埃博拉等历史临床试验文献
• 动态增强：根据查询意图实时优化数据集处理维度

3. 应用效果

• 已处理数万次研究查询，包括"恢复期血浆疗法是否可作为疫苗前体"等专业问题
• 提供病毒潜伏期、传播途径等主题的循证分析
• 临床模型映射功能帮助研究者发现疾病进展规律

该系统未来将扩展更多数据源，持续跟踪疫情演变证据。技术团队表示，这种"海底寻针"级的信息检索能力，将显著加速治疗方案和疫苗的研发进程。
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