近日，由華為云、華為諾亞方舟實驗室以及哈爾濱工業(yè)大學組成的聯(lián)合團隊（EIHealth－NLP）在中文醫(yī)療信息處理挑戰(zhàn)榜CBLUE中取得總分第一的佳績，這也是華為云知識計算解決方案繼能源、政務、金融、工業(yè)等領域之后，在醫(yī)療領域的又一次嘗試和突破。

中文醫(yī)療信息處理挑戰(zhàn)榜CBLUE（Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation） 是國內首個權威的中文生物醫(yī)學NLP多任務榜單，為醫(yī)療AI研究者們提供了真實場景數據和統(tǒng)一評測，包括醫(yī)學實體識別、醫(yī)學實體關系抽取、醫(yī)學術語歸一化、醫(yī)學文本分類、醫(yī)學句子關系判定和醫(yī)學文本匹配共5類技術方向8個任務數據集，具有任務量大、技術點廣、數據噪聲大及任務難度高等特點。CBLUE榜單綜合考慮了任務類型和任務難度兩個維度，旨在建設一個任務類型覆蓋廣、同時也保證任務難度的benchmark，促進研究者們提升醫(yī)療AI模型整體的魯棒性和泛化能力。

聯(lián)合團隊（EIHealth－NLP）在CBLUE榜單中斬獲冠軍

在本次挑戰(zhàn)賽中，聯(lián)合團隊在將醫(yī)療領域知識與AI模型融合方面發(fā)力，創(chuàng)新性地提出KGMask方法，在各任務中取得關鍵突破�；�于醫(yī)療領域知識圖譜和語言預訓練模型，聯(lián)合團隊將醫(yī)療領域知識充分融合到模型的建模和求解中，同時吸收跨任務領域知識，對各任務的模型結構進行了導向型優(yōu)化�；�于KGMask方法，聯(lián)合團隊在信息抽取CMeEE、文本分類CHIP－CTC和語義匹配KUAKE－QQR單項任務中取得大幅領先，最終榮登總成績榜首。

此外，在國內外多項AI領域的權威比賽中，華為云也取得矚目成果，奪得包括DiggScience 科學數據挖掘、NLPCC預訓練模型、CFF BDCI 金融實體情感分析、WSDM網絡搜索與數據挖掘、WMT 2021醫(yī)學翻譯任務等在內的多項冠軍。

華為云醫(yī)療智能體EIHealth聚焦于醫(yī)療領域研發(fā)的前沿技術，目標為醫(yī)院和生物醫(yī)藥公司提供安全可靠的企業(yè)級AI研發(fā)平臺，助力醫(yī)院和生物醫(yī)藥公司快速培養(yǎng)和建立AI研發(fā)能力。除了在中文醫(yī)療信息處理和輔助診斷領域，華為云醫(yī)療智能體EIHealth在AI基因測序和AI輔助藥物研發(fā)領域也不斷創(chuàng)新突破，例如華為云盤古藥物分子大模型在20多項藥物研發(fā)任務（包括新分子生成、屬性預測、結構優(yōu)化等）實現業(yè)界頂級水平（SOTA），幫助醫(yī)藥企業(yè)大幅提升藥物研發(fā)效率。

未來，華為云醫(yī)療智能體EIHealth將在AI服務上持續(xù)創(chuàng)新，繼續(xù)攜手生態(tài)伙伴，聚焦醫(yī)療研發(fā)領域的前沿技術，助力提升醫(yī)療領域研發(fā)的效率和創(chuàng)新能力，為守護人類生命健康貢獻更多力量。