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J-GLOBAL ID：202202212205224311   整理番号：22A0931033

COVID-19臨床研究のための対話型知識グラフベースプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

An Interactive Knowledge Graph Based Platform for COVID-19 Clinical Research

著者 (4件)： Su Juntao (George Washington University, Washington, DC, USA) ,  Dougherty Edward T. (Roger Williams University, Bristol, RI, USA) ,  Jiang Shuang (George Washington University, Washington, DC, USA) ,  Jin Fang (George Washington University, Washington, DC, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WSDM ’22  ページ： 1609-1612  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 2019年12月のCOVID-19の最初の同定事例以来,COVID-19処理に対する医薬品と治療薬の過多が試験されている。医学的進歩とブレークスルーは,十分に進行中であるが,研究,処理,および関連する報告のより,急速に成長するCOVID-19研究景観の追跡を非常に困難にしている。既存の科学的文献検索システムは,基本的な文書検索を提供するが,それらは基本的にデータを探索する能力を欠き,さらに,COVID-19関連臨床実験および知見のより深い理解を開発できない。研究が拡大しているので,結果は同様に,複雑で圧倒的な位置をもたらす。この問題に取り組むために,著者らは,臨床テスト結果論文からCOVID-19関連情報を正確に抽出して,効率的でインタラクティブな視覚知識グラフを生成するという名前の実体認識ベースのフレームワークを提示した。この知識グラフプラットフォームはユーザフレンドリーであり,COVID-19研究データと,薬用性能,副作用,および目標母集団を含む結果を調査して,分析するための直感的で便利なツールを提供する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  文献検索 ,  研究 ,  副作用 ,  臨床試験 ,  *臨床医学 ,  医学 ,  文献検索システム ,  論文 ,  母集団
準シソーラス用語： *対話型 ,  *臨床研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 臨床結果 ,  コビッド-19 ,  知識グラフ ,  名前付きエンティティ認識

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： COVID-19 ,  臨床 ,  研究 ,  対話型 ,  知識グラフ ,  プラットフォーム