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J-GLOBAL ID：202002291748968482   整理番号：20A0571633

医療健康状態分類のための知識ベース異種情報グラフの構築【JST・京大機械翻訳】

Constructing a knowledge-based heterogeneous information graph for medical health status classification

著者 (4件)： Pham Thuan (University of Southern Queensland, Toowoomba, Australia) ,  Tao Xiaohui (University of Southern Queensland, Toowoomba, Australia) ,  Zhang Ji (University of Southern Queensland, Toowoomba, Australia) ,  Yong Jianming (University of Southern Queensland, Toowoomba, Australia)
資料名： Health Information Science and Systems  (Health Information Science and Systems)
巻： 8  号： 1  ページ： 10  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4406A  ISSN： 2047-2501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分類モデルを開発するために不均一情報グラフ(HIG)を構築する際にピアソン相関と意味関係を適用することは,健康リスクの状態を予測する精度を改善することにおいて顕著な性能を達成した。本研究では,診断のための分類モデルを構築する際に,ピアソン相関と意味論的関係を適用する利点を利用するだけでなく,医学領域の統合知識を用いた。医学的概念に関連するオブジェクト間のリンクを評価する方法を発見するために,タイトルから抽出され,MEDLINEの抽象化された知識をマイニングした。患者の健康状態を予測するための知識ベースHIGモデルを開発した。実験の結果は,知識ベースモデルがベースラインモデルより優れていて,知識ベースが分類モデルの性能を改善するのを助けることができることを示した。本研究の貢献は,これらのモデルが予測の最良の性能を達成するのを助ける分類モデルに知識ベースを適用するための枠組みを提供することであった。本研究はまた,医師が病気を診断する際に最終的な決定をすることにおいてより混乱することを助けるために,医療行為に対するモデルに貢献した。さらに,本研究は,生物医学文献が分類モデルの構築に役立つことを確認した。この貢献は,異なる種類の分類モデルを開発するための知識ベースのマイニングにおける将来の研究者にとって有利である。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： 基準線 ,  健康管理 ,  意味論 ,  MEDLINE ,  *知識ベース
準シソーラス用語： 生物医学 ,  健康リスク ,  *健康状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 知識グラフ ,  電子健康データ ,  分類 ,  健康管理

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医療 ,  健康状態 ,  分類 ,  知識 ,  グラフ ,  構築