論文の概要: A Diagnosis and Treatment of Liver Diseases: Integrating Batch Processing, Rule-Based Event Detection and Explainable Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07595v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 07:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.636054
• Title: A Diagnosis and Treatment of Liver Diseases: Integrating Batch Processing, Rule-Based Event Detection and Explainable Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 肝疾患の診断と治療 : バッチ処理,ルールベース事象検出,説明可能な人工知能の統合
• Authors: Ritesh Chandra, Sadhana Tiwari, Satyam Rastogi, Sonali Agarwal,
• Abstract要約: 肝疾患は、多くの個人に影響を与え、経済的、社会的に重大な影響をもたらす。 本研究の目的は,BFO,PCDオントロジー,決定木アルゴリズムによる検出規則を用いた肝疾患の診断・治療モデルを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8668211481067458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Liver diseases pose a significant global health burden, impacting many individuals and having substantial economic and social consequences. Rising liver problems are considered a fatal disease in many countries, such as Egypt and Moldova. This study aims to develop a diagnosis and treatment model for liver disease using Basic Formal Ontology (BFO), Patient Clinical Data (PCD) ontology, and detection rules derived from a decision tree algorithm. For the development of the ontology, the National Viral Hepatitis Control Program (NVHCP) guidelines were used, which made the ontology more accurate and reliable. The Apache Jena framework uses batch processing to detect events based on these rules. Based on the event detected, queries can be directly processed using SPARQL. We convert these Decision Tree (DT) and medical guidelines-based rules into Semantic Web Rule Language (SWRL) to operationalize the ontology. Using this SWRL in the ontology to predict different types of liver disease with the help of the Pellet and Drools inference engines in Protege Tools, a total of 615 records were taken from different liver diseases. After inferring the rules, the result can be generated for the patient according to the rules, and other patient-related details, along with different precautionary suggestions, can be obtained based on these results. These rules can make suggestions more accurate with the help of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with open API-based suggestions. When the patient has prescribed a medical test, the model accommodates this result using optical character recognition (OCR), and the same process applies when the patient has prescribed a further medical suggestion according to the test report. These models combine to form a comprehensive Decision Support System (DSS) for the diagnosis of liver disease.
• Abstract（参考訳）: 肝疾患は、多くの個人に影響を与え、経済的、社会的に重大な影響をもたらす。 肝臓の問題はエジプトやモルドバなど多くの国で致命的な病気とみなされている。 本研究の目的は,BFO,PCDオントロジー,決定木アルゴリズムによる検出規則を用いた肝疾患の診断・治療モデルを開発することである。 オントロジーの発展のために,NVHCP(National Viral Hepatitis Control Program)ガイドラインを用いて,オントロジーをより正確かつ信頼性の高いものにした。 Apache Jenaフレームワークはバッチ処理を使用して、これらのルールに基づいてイベントを検出する。 検出されたイベントに基づいて、クエリはSPARQLを使って直接処理できる。 我々はこれらの決定木と医療ガイドラインに基づくルールをセマンティックWebルール言語(SWRL)に変換してオントロジーを運用する。 Protege ToolsのPelletおよびDrools推論エンジンの助けを借りて、このSWRLをオントロジーで様々なタイプの肝疾患を予測し、合計615個の肝疾患から計615個の記録を採取した。 ルールを推し進めると、患者に対してルールに従って結果が生成され、これらの結果に基づいて、別の予防的提案とともに、他の患者関連詳細が得られます。 これらのルールは、オープンなAPIベースの提案で説明可能な人工知能(XAI)の助けを借りて、提案をより正確にすることができる。 患者が医療検査を処方した場合には、この結果に光学的文字認識(OCR)を用いて対応し、検査報告に従って追加の医療提案を処方したときも同様のプロセスが適用される。 これらのモデルは結合して、肝疾患の診断のための総合的決定支援システム(DSS)を形成する。

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