論文の概要: Healthcare Knowledge Graph Construction: State-of-the-art, open issues, and opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03771v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 09:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 12:55:32.688086
• Title: Healthcare Knowledge Graph Construction: State-of-the-art, open issues, and opportunities
• Title（参考訳）: 医療知識グラフの構築 : 最先端でオープンな課題と機会
• Authors: Bilal Abu-Salih, Muhammad AL-Qurishi, Mohammed Alweshah, Mohammad AL-Smadi, Reem Alfayez, Heba Saadeh
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.652978777706895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The incorporation of data analytics in the healthcare industry has made significant progress, driven by the demand for efficient and effective big data analytics solutions. Knowledge graphs (KGs) have proven utility in this arena and are rooted in a number of healthcare applications to furnish better data representation and knowledge inference. However, in conjunction with a lack of a representative KG construction taxonomy, several existing approaches in this designated domain are inadequate and inferior. This paper is the first to provide a comprehensive taxonomy and a bird's eye view of healthcare KG construction. Additionally, a thorough examination of the current state-of-the-art techniques drawn from academic works relevant to various healthcare contexts is carried out. These techniques are critically evaluated in terms of methods used for knowledge extraction, types of the knowledge base and sources, and the incorporated evaluation protocols. Finally, several research findings and existing issues in the literature are reported and discussed, opening horizons for future research in this vibrant area.
• Abstract（参考訳）: 医療業界におけるデータ分析の導入は、効率的で効果的なビッグデータ分析ソリューションの需要によって大きく進展した。 知識グラフ(KG)はこの領域で有用であることが証明されており、より良いデータ表現と知識推論を提供するために多くの医療アプリケーションに根ざしている。 しかし、代表的なkg構成分類の欠如とともに、この指定領域におけるいくつかの既存のアプローチは不十分で劣っている。 本論文は, 包括的分類法と, 鳥眼による医療用kg構成図を初めて提供した。 また、様々な医療状況に関連する学術研究から得られた最新の技術について、徹底的に検討する。 これらの手法は,知識抽出法,知識ベースと情報源の種類,組み込まれた評価プロトコルの観点から批判的に評価される。 最後に, この活気ある地域での今後の研究に向けて, いくつかの研究成果と既存の課題を報告し, 議論する。

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