新聞科研進展
隨著全球化、氣候變化和城市化進程的加速，蟲媒病毒（arbovirus）對全球公共衛(wèi)生的威脅持續(xù)升級。面對相關科研文獻數(shù)量的持續(xù)增長，研究者亟需智能化工具，實現(xiàn)對全球蟲媒病毒研究領域的現(xiàn)狀與趨勢的實時動態(tài)追蹤與洞察。
2025年9月24日，中國科學院武漢病毒研究所袁志明/夏菡團隊聯(lián)合廣州海關技術中心、浙大城市學院等機構(gòu)在國際學術期刊Journal of Big Data發(fā)表題為“AI-Driven Knowledge-Data Graph for Tracking Global Arbovirus Research”（AI驅(qū)動的全球蟲媒病毒領域知識-數(shù)據(jù)圖譜）的研究論文。
該研究通過人工智能（AI）與人類專家的協(xié)同范式，開發(fā)了蟲媒病毒領域?qū)Ｓ么笳Z言模型ArboBERT，對PubMed收錄的7萬余篇（1944年—2024年）蟲媒病毒文獻進行高效率系統(tǒng)性分類與深度解析，構(gòu)建全球蟲媒病毒知識-數(shù)據(jù)圖譜（圖1A）。該圖譜采用層級化架構(gòu)，系統(tǒng)地整合了蟲媒病毒研究領域框架、細分主題及關聯(lián)文獻體系（圖1B）?；诖笳Z言模型技術優(yōu)勢，實現(xiàn)對病毒種類、關聯(lián)疾病、研究機構(gòu)/學者、時空地理分布等核心知識實體的精準識別與提?。▓D1C），并將結(jié)構(gòu)化的主題框架、文獻內(nèi)容與領域?qū)I(yè)概念深度融合。構(gòu)建的知識-數(shù)據(jù)圖譜支持科研合作網(wǎng)絡、時間演進軌跡及地理分布態(tài)勢等多維視角分析，實現(xiàn)對全球蟲媒病毒研究格局的時空模式解析。這一成果將為學界提供知識獲取效率提升、潛在合作者識別等智能化研究支持，以及定位研究空白領域、發(fā)掘跨學科創(chuàng)新機遇等數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題發(fā)現(xiàn)。 ?
浙大城市學院明朝燕副教授、武漢病毒所助理研究員黃英為論文共同第一作者，武漢病毒所夏菡青年研究員和廣州海關技術中心師永霞主任醫(yī)師為論文共同通訊作者，武漢病毒所袁志明研究員、廣州海關技術中心黃吉城主任醫(yī)師等為該項研究的合作作者。該研究得到國家重點研發(fā)計劃等項目的資助。
圖1. AI驅(qū)動的蟲媒病毒知識-數(shù)據(jù)圖譜。（A） 圖譜構(gòu)建流程；（B）研究主題分類；（C）研究主題、研究機構(gòu)與學者發(fā)文量可視化分析。
文章鏈接：https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-025-01256-w