論文の概要: Towards Medical Knowmetrics: Representing and Computing Medical Knowledge using Semantic Predications as the Knowledge Unit and the Uncertainty as the Knowledge Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13031v1
• Date: Sun, 25 Oct 2020 04:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 04:41:52.651628
• Title: Towards Medical Knowmetrics: Representing and Computing Medical Knowledge using Semantic Predications as the Knowledge Unit and the Uncertainty as the Knowledge Context
• Title（参考訳）: 知識単位としてのセマンティック述語を用いた医学知識の表現と計算 : 知識文脈としての不確実性
• Authors: Xiaoying Li, Suyuan Peng, Jian Du
• Abstract要約: 中国では「知識単位」や「知識単位」という概念の先駆者として、周周教授とZeyuan Liu教授がいる。 本稿では、SPOトリプルを知識単位とし、不確実性を知識文脈として用いた医用ノウメトリックスのためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9821874476902966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In China, Prof. Hongzhou Zhao and Zeyuan Liu are the pioneers of the concept "knowledge unit" and "knowmetrics" for measuring knowledge. However, the definition of "computable knowledge object" remains controversial so far in different fields. For example, it is defined as 1) quantitative scientific concept in natural science and engineering, 2) knowledge point in the field of education research, and 3) semantic predications, i.e., Subject-Predicate-Object (SPO) triples in biomedical fields. The Semantic MEDLINE Database (SemMedDB), a high-quality public repository of SPO triples extracted from medical literature, provides a basic data infrastructure for measuring medical knowledge. In general, the study of extracting SPO triples as computable knowledge unit from unstructured scientific text has been overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. Since the SPO triples would be possibly extracted from hypothetical, speculative statements or even conflicting and contradictory assertions, the knowledge status (i.e., the uncertainty), which serves as an integral and critical part of scientific knowledge has been largely overlooked. This article aims to put forward a framework for Medical Knowmetrics using the SPO triples as the knowledge unit and the uncertainty as the knowledge context. The lung cancer publications dataset is used to validate the proposed framework. The uncertainty of medical knowledge and how its status evolves over time indirectly reflect the strength of competing knowledge claims, and the probability of certainty for a given SPO triple. We try to discuss the new insights using the uncertainty-centric approaches to detect research fronts, and identify knowledge claims with high certainty level, in order to improve the efficacy of knowledge-driven decision support.
• Abstract（参考訳）: 中国では、中国における知識計測の「知識単位」と「知識計量」の概念の先駆者である。 しかし、「計算可能な知識対象」の定義は、様々な分野で議論を呼んでいる。 例えば、それは定義されている。 1)自然科学及び工学における定量的科学的概念 2教育研究分野における知識ポイント、及び 3) バイオメディカル分野における意味的述語,すなわち主観的述語(SPO)三重項 医学文献から抽出されたspoトリプルの高品質な公開リポジトリであるsemantic medline database(semmeddb)は、医学知識を測定するための基本的なデータ基盤を提供する。 一般に、非構造化科学文献から計算可能な知識単位としてspo三重項を抽出する研究は、科学的な知識に圧倒的に焦点をあてている。 SPO三重項は仮説的、投機的、矛盾的、矛盾する主張から抽出される可能性があり、科学知識の不可欠な部分として機能する知識状態(すなわち不確実性)は概ね見過ごされている。 本稿では、SPOトリプルを知識単位とし、不確実性を知識文脈とする医療ノウメトリックスのためのフレームワークを提案する。 肺がん出版データセットは、提案されたフレームワークを検証するために使用される。 医学知識の不確実性とその状態が時間とともにどのように進化するかは、競合する知識クレームの強さと、与えられたspoトリプルに対する確実性の確率を間接的に反映する。 本研究では,不確実性中心のアプローチを用いて研究の前線を検知し,知識に基づく意思決定支援の有効性を向上させるために,高い確実性レベルで知識クレームを特定することを目的とする。

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