語意計算是基於內容的、以類自然語言驅動的計算。語意計算連接人類意念以及可計算的內容，按照使用者的意念得到、利用和處理已經存在的內容（亦即做使用者想要的）。語意生醫計算研究中心致力於運用語意計算技術，以分析生醫資料及探討生物醫學相關問題，目前正積極發展語意的研究内容包括：
- 語意搜尋引擎—傳統的搜尋引擎如Google及Yahoo!是以關鍵詞為主，精確性不足，語意搜尋引擎是以類自然語言為基礎，以問答的方式，快捷的、精確的滿足使用者的需求。語意搜尋引擎強調與人類思維的一致性，即充分展現「意念」的概念。同時，搜尋結果並不會像普通的搜尋引擎一樣是一長串的搜索結果列表，而是使用者想要的結果。
- 語意服務引擎—網路服務（web services）是電腦應用程式為資源共用的擴展。傳統的網路服務引擎需要使用者將一個需求分解成一系列能夠被應用程式識別的操作，而語意服務引擎允許用戶以意念透過類自然語言來驅動（例如，分析中風病人和心臟病人的基因關聯性。語意服務引擎在功能上部份類似語意搜尋引擎，但它所面對的對象是網路服務。它必須瞭解使用者的意念（問題），搜索可解決問題的服務，而且在必要時能夠組合這些服務來解決繁瑣的問題。
- 語意生醫影像處理—生醫影像是生物醫學常用來探討問題與診斷疾病的媒介，生醫影像的種類相當多，但通常是直觀而定性的，一些重要的訊息往往埋藏其中而無法直接由肉眼觀察得到，於是必須利用生物醫學影像處理技術分析，透過演算法來發掘新的訊息並賦予影像新的詮釋。主要影像處理技術包括影像分割、影像復原、影像增強、影像匹配、以及影像形態學等多種演算法，並結合機器學習、統計學與相關數學理論，輔助探索生物醫學臨床診療與相關基礎研究。結合語意計算技術，使用者將透過類自然語言更容易分析生醫影像，迅速取得想要的結果。
- 語意製藥研發—藥物設計是以分子結構為基礎，通過電腦建模進行預測，篩選或設計出小分子（通稱為配體，ligand），使之可以和藥物的標靶分子（Drug target molecule）相互作用，進而達到破壞或影響標靶分子生物活性作用結果的流程。藥物靶標通常是一個與特定疾病相關的代謝路徑或信號傳導中的關鍵分子，或是與病原微生物的致病作用或生存相關的蛋白。模擬設計出來的配體可以藉由實際實驗測試其生物活性，配合標靶分子的結構特性計算模擬量構效關係（QSAR），此QSAR關係可以用來設計更加合適的藥物分子。語意計算可以使生物學者更加容易應用製藥研發相關工具。
- 語意系統生物學—近年來系統生物學發展越來越迅速，科學家透過生物系統個個不同部分之間的相互關係或相互作用（基因調控、蛋白質調控和代謝路徑等）研究，以不同層面的方式來解釋生物之間的關係。系統生物學主要是針對生物分子、生物細胞及生物個體進行相互影響之研究，利用物理學和數學模式方式對生物相互影響的動態模擬，讓科學家可以從一個系統的概念來研究生物相互間的關係及作用。語意系統生物學結合語意計算的慨念建立一個語意平台來幫助系統生物學家可以更快的得到動態模擬結果及數學模型。
