近日，国际金融贸易学院数据科学与大数据系讲师阮春阳博士（一作）与罗光圣博士（通讯作者）合作的论文“Semantic-Aware Graph Convolutional Networks for Clinical Auxiliary Diagnosis and Treatment of Traditional Chinese Medicine”在计算机科学、工程技术领域的SCI期刊IEEE Access发表（Volume: 9,Page:8797-8807, ISSN:2169-3536, Digital Object Identifier: 10.1109/ACCESS.2020.3048932），该期刊为SCI一区,Impact Factor:3.745。

该论文从中医临床辅助诊断需求出发，通过大规模非结构化的中文病历数据构建训练语料，利用人工智能领域火热的图卷积神经网络理论(Graph Convolutional Network)、自注意力机制（Self-attention Mechanism）和新兴的异构图特征提取方法，元图（Meta-graph），挖掘语料库中‘药-症-病’等多元关系，探索处方隐藏知识。通过定量和定性实验分析，证明了知识发现结果的有效性，能辅助医生进行临床诊断。