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J-GLOBAL ID：202002212555544460   整理番号：20A1196360

医療概念埋め込みのための多情報源HIN【JST・京大機械翻訳】

Multi-information Source HIN for Medical Concept Embedding

著者 (4件)： Cao Yuwei (Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Peng Hao (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing, China) ,  Peng Hao (School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China) ,  Yu Philip S. (Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12085  ページ： 396-408  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療概念に対する低次元表現の学習は,コンピュータ支援診断システムのような公衆医療応用の改善において非常に重要である。既存の方法は,それらの情報源としての電子健康記録(EHR)に依存し,豊富な利用可能な外部医学知識を使用せず,したがって,それらは医療概念の間の相関を無視する。この問題に対処するために,著者らは,強化ネットワークスキーマのために,ICD-9-CMとMeSHを含む外部医学知識を組み込みながら,EHRをモデル化するための新しい多情報源異種情報ネットワーク(HIN)を提案した。著者らのモデルは,EHRの構造,ならびに医学的概念間の相関を良く認識し,意味的に反射的な医学的概念埋め込みを学習する。実験において,著者らのモデルは様々な医療データマイニング作業において教師なしのベースラインより優れている。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報源 ,  情報ネットワーク ,  基準線 ,  電子カルテ ,  データマイニング ,  病歴
準シソーラス用語： MeSH ,  医学知識 ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 異種情報ネットワーク ,  医用概念埋め込み ,  電子健康記録 ,  マルチ情報源

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医療 ,  概念 ,  埋め込み ,  情報源