論文の概要: Practical Approach of Knowledge Management in Medical Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09795v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 18:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 23:54:37.773857
• Title: Practical Approach of Knowledge Management in Medical Science
• Title（参考訳）: 医学における知識管理の実践的アプローチ
• Authors: Mahdi Bohlouli, Patrick Uhr, Fabian Merges, Sanaz Mohammad Hassani, Madjid Fathi
• Abstract要約: 知識に基づくシステムの最初の基礎が研究されている。 知識管理実装の実践的課題と課題を解説する。 これらのプロジェクトのほとんどは医学の分野にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.218042861844671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge organization, infrastructure, and knowledge-based activities are all subjects that help in the creation of business strategies for the new enterprise. In this paper, the first basics of knowledge-based systems are studied. Practical issues and challenges of Knowledge Management (KM) implementations are then illustrated. Finally, a comparison of different knowledge-based projects is presented along with abstracted information on their implementation, techniques, and results. Most of these projects are in the field of medical science. Based on our study and evaluation of different KM projects, we conclude that KM is being used in every science, industry, and business. But its importance in medical science and assisted living projects are highlighted nowadays with the most of research institutes. Most medical centers are interested in using knowledge-based services like portals and learning techniques of knowledge for their future innovations and supports.
• Abstract（参考訳）: 知識組織、インフラ、知識に基づく活動はすべて、新しい企業のためのビジネス戦略の作成に役立ちます。 本稿では,まず,知識ベースシステムの基礎について述べる。 その後、知識管理(KM)実装の実践的な問題と課題が説明される。 最後に、異なる知識に基づくプロジェクトの比較と、それらの実装、技術、結果に関する抽象化された情報を紹介する。 これらのプロジェクトのほとんどが医学の分野にある。 さまざまなKMプロジェクトの研究と評価に基づいて、KMはあらゆる科学、産業、ビジネスで利用されていると結論づける。 しかし、医学や生活支援プロジェクトにおけるその重要性は、今日ではほとんどの研究機関で強調されている。 ほとんどの医療センターは、将来のイノベーションとサポートのために、ポータルや知識の学習技術のような知識ベースのサービスを使うことに興味を持っている。

関連論文リスト

• ShennongAlpha: an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent curation, acquisition, and translation of natural medicinal material knowledge [21.472746234819823]
  ShennongAlphaは、インテリジェントな知識キュレーション、取得、翻訳のためのAI駆動の共有およびコラボレーションプラットフォームである。 中国のNMMは、その知識とともに14万種以上がプラットフォームにキュレーションされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T18:48:27Z)
• Diversifying Knowledge Enhancement of Biomedical Language Models using Adapter Modules and Knowledge Graphs [54.223394825528665]
  我々は、軽量なアダプターモジュールを用いて、構造化された生体医学的知識を事前訓練された言語モデルに注入するアプローチを開発した。 バイオメディカル知識システムUMLSと新しいバイオケミカルOntoChemの2つの大きなKGと、PubMedBERTとBioLinkBERTの2つの著名なバイオメディカルPLMを使用している。 計算能力の要件を低く保ちながら,本手法がいくつかの事例において性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:26:57Z)
• Exploring the Cognitive Knowledge Structure of Large Language Models: An Educational Diagnostic Assessment Approach [50.125704610228254]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すだけでなく、知性の火花も示している。 近年の研究では、人間の試験における能力の評価に焦点が当てられ、異なる領域における彼らの印象的な能力を明らかにしている。 ブルーム分類に基づく人体検査データセットであるMoocRadarを用いて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T09:55:45Z)
• Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models as Knowledge Generators [78.63553017938911]
  大規模言語モデル(LLM)は、下流の知識集約タスクのための情報検索技術より優れている。 しかし、コミュニティの懸念は、この無検閲の知識を使用することの事実と潜在的意味について多岐にわたる。 本研究では,6つの重要な視点から生成した知識を評価するために設計されたCONNERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T08:22:37Z)
• Knowledge-augmented Deep Learning and Its Applications: A Survey [60.221292040710885]
  知識強化ディープラーニング(KADL)は、ドメイン知識を特定し、それをデータ効率、一般化可能、解釈可能なディープラーニングのためのディープモデルに統合することを目的としている。 本調査は,既存の研究成果を補足し,知識強化深層学習の一般分野における鳥眼研究の展望を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T03:44:15Z)
• Evident: a Development Methodology and a Knowledge Base Topology for Data Mining, Machine Learning and General Knowledge Management [0.0]
  論理的推論の哲学に根ざした開発方法論であるEvidentと知識ベーストポロジであるEKBを提案する。 EKBは、情報を知識として保存する1つのソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T01:40:52Z)
• Healthcare Knowledge Graph Construction: State-of-the-art, open issues, and opportunities [5.652978777706895]
  本論文は、包括的分類法とKG構築に関する鳥の視線を初めて提示するものである。 様々な医療状況に関する学術研究から引き出された最先端技術について、徹底的に検討する。 文献におけるいくつかの研究成果と既存の課題が報告され、議論されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T09:19:01Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
• MeDaS: An open-source platform as service to help break the walls between medicine and informatics [20.618938647463654]
  私たちはMeDicalのオープンソースプラットフォームであるMeDaSをサービスとして提案します。 MeDaSは、DL関連ツールキットを使用して、医学的背景から研究者が容易に利用できる、協調的でインタラクティブなサービスである。 提案するMeDaSプラットフォームは,RINVの考え方に基づく一連のツールキットとユーティリティに基づいて,医用画像解析に必要な前処理,後処理,拡張,可視化,その他のフェーズを実装できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-12T15:17:00Z)
• A Survey on Incorporating Domain Knowledge into Deep Learning for Medical Image Analysis [38.90186125141749]
  医療データセットの小型化は、ディープラーニングにおいて依然として大きなボトルネックとなっている。 従来のアプローチでは、移動学習を通じて自然画像からの情報を活用していた。 近年の研究では、医師の知識を活用して、医師の訓練方法に似たネットワークを構築している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-25T14:27:47Z)
• A Review on Intelligent Object Perception Methods Combining Knowledge-based Reasoning and Machine Learning [60.335974351919816]
  物体知覚はコンピュータビジョンの基本的なサブフィールドである。 最近の研究は、物体の視覚的解釈のインテリジェンスレベルを拡大するために、知識工学を統合する方法を模索している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T13:26:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。