論文の概要: An Overview of Ontologies and Tool Support for COVID-19 Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06397v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 23:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 04:10:59.179857
- Title: An Overview of Ontologies and Tool Support for COVID-19 Analytics
- Title（参考訳）: COVID-19アナリティクスのオントロジーとツールサポートの概要
- Authors: Aakash Ahmad, Madhushi Bandara, Mahdi Fahmideh, Henderik A. Proper,
Giancarlo Guizzardi, Jeffrey Soar
- Abstract要約: SARS-CoV-2パンデミックの発生は、既存の医療、経済、社会の緊急バックエンドシステムにデータ分析機能を持たせることを要求する。
これらのシステムでデータ分析の利点を享受する上で障害となるのは、統一されたフレームワークや参照モデルがないことである。
オントロジは、新型コロナウイルス(COVID-19)のコンセプトの正式な表現を提供することによって、このギャップを埋めるための有望な解決策として強調されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4315915057750197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The outbreak of the SARS-CoV-2 pandemic of the new COVID-19 disease (COVID-19
for short) demands empowering existing medical, economic, and social emergency
backend systems with data analytics capabilities. An impediment in taking
advantages of data analytics in these systems is the lack of a unified
framework or reference model. Ontologies are highlighted as a promising
solution to bridge this gap by providing a formal representation of COVID-19
concepts such as symptoms, infections rate, contact tracing, and drug
modelling. Ontology-based solutions enable the integration of diverse data
sources that leads to a better understanding of pandemic data, management of
smart lockdowns by identifying pandemic hotspots, and knowledge-driven
inference, reasoning, and recommendations to tackle surrounding issues.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のSARS-CoV-2流行は、既存の医療、経済、社会緊急バックエンドシステムにデータ分析機能を持たせることを要求する。
これらのシステムでデータ分析の利点を利用する上で障害となるのは、統一されたフレームワークや参照モデルがないことだ。
オントロジーは、症状、感染率、接触追跡、薬物モデリングといった新型コロナウイルスの概念を形式的に表現することで、このギャップを埋める有望な解決策として強調されている。
オントロジーベースのソリューションにより、パンデミックデータの理解を深める多様なデータソースの統合、パンデミックホットスポットを特定するスマートロックダウンの管理、知識駆動推論、推論、周辺問題に取り組むための推奨などが可能になる。
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