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J-GLOBAL ID：202202231469359381   整理番号：22A0652053

SDTM:漢方薬における症候群分化のための新しいトピックモデルフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

SDTM: A Novel Topic Model Framework for Syndrome Differentiation in Traditional Chinese Medicine

著者 (4件)： Ma Jialin (Jiangsu Internet of Things and Mobile Internet Technology Engineering Laboratory, Huaiyin Institute of Technology, Huaian 223003, China) ,  Gong Xiaoqiang (AVIC Xi’an Aircraft Industry Group Company Ltd., Xi’an 710089, China) ,  Wang Zhaojun (Huaiyin Wu Jutong Institute of Traditional Chinese Medicine, Huaian 223000, China) ,  Xie Qian (Jiangsu Eazytec Co. Ltd., Wuxi, China)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 症候群分化は,漢方薬(TCM)における最も基本的な診断法である。症候群分化のプロセスは,その複雑性,多様性,およびあいまいさのために,困難で挑戦的である。最近,人工知能法がTCM医療記録からの症候群分化の規則性を発見するために導入されているが,既存のDMアルゴリズムは,TCM理論に従って症候群がどのように発生するかを考慮できなかった。本論文では,症候群分化の過程を動的に特徴付けるために,症候群分化トピックモデル(SDTM)と名付けた新しいトピックモデルフレームワークを提案した。SDTMフレームワークは,潜在的Dirichlet割当(LDA)を利用して,中国の医学記録の質量における症状と症候群の間の潜在的意味関係を発見する。また,非解釈可能な話題をラベル付き症候群に対応するために,類似性測定方法を使用した。最後に,Bayes法を最終分化症候群に用いた。実験結果は,症候群分化のタスクのための既存のトピックモデルに関するSDTMの優位性を示した。Copyright 2022 Jialin Ma et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *分化 ,  中華人民共和国 ,  人工知能 ,  規則度 ,  *確率モデル ,  曖昧さ ,  *漢方製剤 ,  カルテ
準シソーラス用語： 複雑性 ,  *トピックモデル ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生薬一般  (GX06010Y) ,  東洋医学  (GA04000I)

引用文献 (38件)：

• L. Yao, Y. Zhang, B. Wei, W. Wang, Y. Zhang, X. Ren, Y. Bian, "Discovering treatment pattern in Traditional Chinese Medicine clinical cases by exploiting supervised topic model and domain knowledge," Journal of Biomedical Informatics, vol. 58, no. C, pp. 260-267, 2015.
• L. Yao, Y. Zhang, B. Wei, W. Zhang, Z. Jin, "A topic modeling approach for traditional Chinese medicine prescriptions," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 30, no. 6, pp. 1007-1021, 2018.
• X. Zhou, Y. Peng, B. Liu, "Text mining for traditional Chinese medical knowledge discovery: a survey," Journal of Biomedical Informatics, vol. 43, no. 4, pp. 650-660, 2010.
• M. H. Wu, X. Y. Wang, Internal Medicine Of Traditional Chinese Medicine, China Press Of Traditional Chinese Medicine, Beijing, China, 9nd edition, 2012.
• C. X. Liu, Y. Shi, "Application of data-mining technologies in analysis of clinical literature on traditional Chinese medicine," Chinese Journal of Medical Library and Information Science, vol. 20, no. 9, pp. 6-8, 2011.

タイトルに関連する用語 (3件)： 漢方薬 ,  症候群 ,  分化