医疗知识图谱是实现智慧医疗的基石，有望带来更高效精准的医疗服务；然而，现有知识图谱构建技术在医学领域中普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题。
基于知识图谱中的知识，解决传统搜索中遇到的关键字语义多样性及语义消歧的难题，通过实体链接实现知识与文档的混合检索。
针对医院临床电子病历数据大量积累无法快速、高效地服务于临床医疗、医学科研、以及病例管理的现象，提出研究更高效的电子病历检索方法；采用全文索引搜索引擎技术，以关键字、关键词为索引，把电子病历统一转换成结构化数据，最后生成病历检索索引文件，进而建立电子病历全文检索系统。
医院的医生每天病人接待量是固定，而前来就诊的人流量往往很大，这就造成供需失衡。
对待这种情况，利用机器人可以很好的帮我们分担一部分压力。
利用医院大量的、精确的、病例数据，我们用这些数据进行模型训练，可以做到在线、实时和就诊的人进行语言互动，给就诊的人提供精确的诊断参考。
为医生临床治疗提供决策依据，有助于确保医疗质量。
系统通过比较医疗行为中与医学指引不同的地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应等；从而降低医疗事故率。还可以提供同类治愈病例的用药推荐，给医生提出诊疗建议；可以使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。
使用快速迭代法，通过维度、作用域、边界快速分解业务模型：
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