論文の概要: ShennongAlpha: an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent curation, acquisition, and translation of natural medicinal material knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00020v2
- Date: Thu, 16 May 2024 15:38:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 19:04:48.904726
- Title: ShennongAlpha: an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent curation, acquisition, and translation of natural medicinal material knowledge
- Title（参考訳）: ShennongAlpha: 医学材料知識のインテリジェントなキュレーション、取得、翻訳のためのAI駆動の共有・コラボレーションプラットフォーム
- Authors: Zijie Yang, Yongjing Yin, Chaojun Kong, Tiange Chi, Wufan Tao, Yue Zhang, Tian Xu,
- Abstract要約: ShennongAlphaは、インテリジェントな知識キュレーション、取得、翻訳のためのAI駆動の共有およびコラボレーションプラットフォームである。
中国のNMMは、その知識とともに14万種以上がプラットフォームにキュレーションされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.472746234819823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Natural Medicinal Materials (NMMs) have a long history of global clinical applications and a wealth of records and knowledge. Although NMMs are a major source for drug discovery and clinical application, the utilization and sharing of NMM knowledge face crucial challenges, including the standardized description of critical information, efficient curation and acquisition, and language barriers. To address these, we developed ShennongAlpha, an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent knowledge curation, acquisition, and translation. For standardized knowledge curation, the platform introduced a Systematic Nomenclature to enable accurate differentiation and identification of NMMs. More than fourteen thousand Chinese NMMs have been curated into the platform along with their knowledge. Furthermore, the platform pioneered chat-based knowledge acquisition, standardized machine translation, and collaborative knowledge updating. Together, our study represents the first major advance in leveraging AI to empower NMM knowledge sharing, which not only marks a novel application of AI for Science, but also will significantly benefit the global biomedical, pharmaceutical, physician, and patient communities.
- Abstract（参考訳）: ナチュラルメディカル・マテリアル(NMM)は、世界的な臨床応用と豊富な記録と知識の長い歴史を持っている。
NMMは医薬品の発見と臨床応用の主要な情報源であるが、NMM知識の利用と共有は、重要な情報の標準化、効率的なキュレーションと取得、言語障壁といった重要な課題に直面している。
これらの問題に対処するために、知的知識のキュレーション、取得、翻訳のためのAI駆動の共有およびコラボレーションプラットフォームであるShennongAlphaを開発した。
標準化された知識キュレーションのために、プラットフォームは、NMMの正確な識別と識別を可能にするSystematic Nomenclatureを導入した。
中国のNMMは、その知識とともに14万種以上がプラットフォームにキュレーションされている。
さらに、チャットベースの知識獲得、標準化された機械翻訳、協調的な知識更新を開拓した。
我々の研究は、AIを活用してNMM知識の共有を促進する最初の大きな進歩であり、これはAI for Scienceの新たな応用であるだけでなく、世界中のバイオメディカル、医薬、医師、患者コミュニティにも大きな恩恵をもたらすだろう。
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