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J-GLOBAL ID：201702290426160648   整理番号：17A1352287

トップ-k処理のための症状と疾患のためのエンティティ分解能【Powered by NICT】

Entity resolution for symptom vs disease for top-K treatments

著者 (5件)： Vidhya K. A. (Dept. of Computer Science, Anna University, Chennai, India) ,  Soorya R. (Dept. of Computer Science, Anna University, Chennai, India) ,  Saranavan N. (Dept. of Computer Science, Anna University Chennai, India) ,  Geetha T. V. (Dept. of Computer Science, Anna University, Chennai, India) ,  Singaravelan M. (Dept. of Computer Science, Anna University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICACCS  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データのWeb上での十分な情報は,特定の症状,あいまいさを受ける)生物医学記録,症状と疾患における効率的なエンティティ分解能技術が必要である。同じ症状を参照するいくつかの項である可能性がある。エンティティ解決は特定の疾患を同定し,与えられた症状の為に重要な作業となっている。本研究では,患者の疾患に基づくヘルスケア専門家に最良の代替処理を示唆することを目的とした。患者の疾患,症状,年齢,および性別に基づいてヘルスケア専門家の代替処理を推奨したハイブリッド推薦システムを設計し,開発した。今日では,特定の疾患に対する臨床試験からはるかに成功して新しい進行中の治療法である。コンテンツベースフィルタリング,感情分析によって得られたそれらの結果に基づくユーザ病に対する利用可能な異なる処理を見出した。協調フィルタリングは年齢,性別,位置,症状・疾患を考慮してユーザと患者間の類似性を見つけるために類似性測度を用いた。両方のこれらのモジュールから得られた処理は,それらの有効性と副作用に基づくスコアを割り当てることによりランク付けした。最後に,疾患のためのtop-k処理は医療従事者に推奨される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Web【情報システム】 ,  類似性 ,  医療従事者 ,  測度 ,  *分解能 ,  フィルタリング ,  臨床試験 ,  患者 ,  等級づけ ,  治療法
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  感情分析 ,  コンテンツベースフィルタリング ,  推奨システム ,  性別 ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信頼性  (KB04040H) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他のディジタル計算機方式  (JC02050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： トップ ,  症状 ,  疾患 ,  エンティティ ,  分解能