論文の概要: Personal Health Knowledge Graphs for Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00071v2
- Date: Thu, 7 May 2020 10:40:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 01:42:43.615760
- Title: Personal Health Knowledge Graphs for Patients
- Title(参考訳): 患者の健康に関する知識グラフ
- Authors: Nidhi Rastogi and Mohammed J. Zaki
- Abstract要約: 既存の患者データ分析プラットフォームは、コンテキストを持ち、個人的であり、患者にとってトピックである情報を組み込むことができない。
質問に対する適切な回答を与えるためのレコメンデーションシステムは、患者の健康状態に関する個人情報を考慮すべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.71820749477523
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Existing patient data analytics platforms fail to incorporate information
that has context, is personal, and topical to patients. For a recommendation
system to give a suitable response to a query or to derive meaningful insights
from patient data, it should consider personal information about the patient's
health history, including but not limited to their preferences, locations, and
life choices that are currently applicable to them. In this review paper, we
critique existing literature in this space and also discuss the various
research challenges that come with designing, building, and operationalizing a
personal health knowledge graph (PHKG) for patients.
- Abstract(参考訳): 既存の患者データ分析プラットフォームは、コンテキストを持ち、個人的で、患者にとってトピックな情報を取り込んでいない。
質問に対して適切な回答をしたり、患者データから有意義な洞察を導き出すための推薦システムは、患者の健康履歴に関する個人情報を考慮すべきである。
本稿では,この分野での既存の文献を批判するとともに,患者のための個人保健知識グラフ(PHKG)の設計,構築,運用に関わる様々な研究課題について論じる。
関連論文リスト
- Patient-Centric Knowledge Graphs: A Survey of Current Methods,
Challenges, and Applications [2.913761513290171]
患者中心知識グラフ(PCKG)は、個別の患者ケアに焦点を当てた医療における重要なシフトである。
PCKGは様々な種類の健康データを統合し、患者の健康を包括的に理解する医療専門家に提供します。
本稿はPCKGに関する方法論,課題,機会について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T00:07:55Z) - Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [73.31880579203012]
EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。
深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T00:31:01Z) - README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient
Education through Data-Centric NLP [9.746045026596638]
医療用語を患者に親しみやすい平易な言語に簡略化することを目的とした,レイ定義の自動生成という新たなタスクを導入する。
私たちはまず、2万以上のユニークな医療用語と30万件の言及からなるデータセットを作成しました。
また、データフィルタリング、拡張、選択を相乗化してデータ品質を改善する、データ中心のHuman-AIパイプラインも開発しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-24T23:01:00Z) - RECAP-KG: Mining Knowledge Graphs from Raw GP Notes for Remote COVID-19
Assessment in Primary Care [45.43645878061283]
本稿では,患者相談の前後に書かれた生のGP医療ノートから知識グラフ構築を行うフレームワークを提案する。
私たちの知識グラフには、既存の患者の症状、その持続時間、重症度に関する情報が含まれています。
本フレームワークを英国における新型コロナウイルス患者の相談ノートに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-17T23:35:51Z) - Developing a Robust Computable Phenotype Definition Workflow to Describe
Health and Disease in Observational Health Research [0.6465251961564604]
健康情報学は患者の健康データに基づいて構築される。
標準化は、疫学などの分野で使われる一般的な指標である人口統計を計算するために必要である。
患者データを構造化・分析するための標準は存在するが、厳格に定義するための類似のベストプラクティスは存在しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T15:29:54Z) - Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations
of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。
我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。
本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T18:07:11Z) - Retrieve, Reason, and Refine: Generating Accurate and Faithful Patient
Instructions [65.11629300465812]
臨床作業量を削減しつつ,不完全性を回避する客観的な手段を提供する新しい課題を提案する。
Re3Writerは医師の作業パターンを模倣し、医師によって書かれた歴史的なPIから関連する作業経験を最初に取得する。
その後、回収された作業経験を洗練させ、医療知識を推論して有用な情報を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T16:34:39Z) - Doctor Recommendation in Online Health Forums via Expertise Learning [12.264865055778388]
本稿では,患者を専門知識を持つ医師に自動ペア化するための,医師推薦の新たな課題について検討する。
本研究は, 他患者とのプロフィールと過去の対話の併用効果について検討し, 自己学習による対話を探求するものである。
実験のためには、中国のオンライン健康フォーラムであるChunyu Yishengから大規模なデータセットが収集されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:39:48Z) - Optimal discharge of patients from intensive care via a data-driven
policy learning framework [58.720142291102135]
退院課題は、退院期間の短縮と退院決定後の退院や死亡のリスクとの不確実なトレードオフに対処することが重要である。
本研究は、このトレードオフを捉えるためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを導入し、最適放電タイミング決定を推奨する。
データ駆動型アプローチは、患者の生理的状態を捉えた同種で離散的な状態空間表現を導出するために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T04:39:33Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z)
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。