如果身体不适想在网上求医问药，很难搜索出适合自己的有用信息，这是很多人有过的切身体验。日前，记者在合肥工业大学主办的第六届“数据挖掘与智能计算”论坛上了解到，该校数据挖掘与智能计算研究团队为解决这一问题提供有效的途径。
“即使只是在县城得了普通感冒，如果搜索引寻找合适的医院，推荐的往往也是北京、上海的大医院。” 合肥工业大学数据挖掘与智能计算研究团队学科带头人吴信东教授介绍说，目前从互联网上获取的还主要是信息，而非有用的知识。知识迅猛增长和大数据的多源与动态加剧了知识的碎片化问题，大数据知识工程通过发掘其表示与演变的规律，同时对融合知识进行动态有序化组织，就可以满足不同客户的需求。
吴信东教授介绍，网上存储的医疗健康数据中隐藏着丰富的医学领域知识， 面对具有多源性、海量性、动态性、异构性、不确定性和实时性等特征的医疗健康数据，合肥工大数据挖掘与智能计算研究团队开发的普适医疗信息与服务系统，集成了具有自主知识产权的多源海量信息自动聚合的中间件、多源海量动态信息知识发现中间件、平台管理工具库和数据管理与查询工具库等多项技术。
“我们每天从12个信息较为全面的医疗门户网站选取处理的数据就高达5TB。这些数据经过采集、加工后进入服务系统，通过系统，患者可以查疾病、诊症状、推医院、荐医生，并形成医疗信息知识库”，吴信东教授说，这些服务与咨询也是针对患者病情量身定做，同一种疾病在不同的情况下将推荐不同的诊断方案，如痛风患者由于病情不同，应该到风湿科、内分泌科或骨科等不同科室接受治疗。“除了医疗领域外，大数据知识工程在个性化教育等公共领域有着极为广泛的应用前景”。 | 