論文の概要: Epistemic AI platform accelerates innovation by connecting biomedical knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11331v2
• Date: Sun, 30 Jan 2022 05:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 14:11:34.875523
• Title: Epistemic AI platform accelerates innovation by connecting biomedical knowledge
• Title（参考訳）: てんかんのAIプラットフォームは、バイオメディカル知識を結びつけてイノベーションを加速する
• Authors: Emily Koo, Heather Bowling, Kenneth Ashworth, David J. Heeger, Stefano Pacifico
• Abstract要約: 疫学的AIは、バイオメディカル知識のネットワークに隠れた接続を見つけることによって、生物医学的な発見を加速する。 システムは知識グラフと自然言語処理(NLP)、情報検索、関連フィードバック、ネットワーク分析に頼っている。 システムは、情報抽出のための最先端の手法と、機械学習、人工知能、ネットワーク分析を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Epistemic AI accelerates biomedical discovery by finding hidden connections in the network of biomedical knowledge. The Epistemic AI web-based software platform embodies the concept of knowledge mapping, an interactive process that relies on a knowledge graph in combination with natural language processing (NLP), information retrieval, relevance feedback, and network analysis. Knowledge mapping reduces information overload, prevents costly mistakes, and minimizes missed opportunities in the research process. The platform combines state-of-the-art methods for information extraction with machine learning, artificial intelligence and network analysis. Starting from a single biological entity, such as a gene or disease, users may: a) construct a map of connections to that entity, b) map an entire domain of interest, and c) gain insight into large biological networks of knowledge. Knowledge maps provide clarity and organization, simplifying the day-to-day research processes.
• Abstract（参考訳）: 疫学的AIは、バイオメディカル知識のネットワークに隠れた接続を見つけることによって、生物医学的な発見を加速する。 認識論的ai webベースのソフトウェアプラットフォームは、ナレッジグラフと自然言語処理(nlp)、情報検索、関連性フィードバック、ネットワーク分析を組み合わせたインタラクティブなプロセスであるナレッジマッピングの概念を具現化している。 知識マッピングは、情報過負荷を削減し、コストのかかるミスを防止し、研究プロセスの機会を最小化する。 このプラットフォームは、情報抽出のための最先端の手法と、機械学習、人工知能、ネットワーク分析を組み合わせたものだ。 ユーザーは、遺伝子や病気のような単一の生物学的実体から始めることができる。 a)その実体への接続の地図を構築すること b) 利害関係の全領域を地図化し、 c) 知識の大きな生物学的ネットワークに対する洞察を得ること。 知識マップは明確さと組織を提供し、日々の研究プロセスを簡素化する。

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