論文の概要: CSSDH: An Ontology for Social Determinants of Health to Operational Continuity of Care Data Interoperability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09223v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 12:25:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:31:32.671384
- Title: CSSDH: An Ontology for Social Determinants of Health to Operational Continuity of Care Data Interoperability
- Title（参考訳）: CSSDH:医療データ相互運用の継続に対する社会的決定要因のオントロジー
- Authors: Subhashis Das, Debashis Naskar, Sara Rodriguez Gonzalez,
- Abstract要約: 我々は、社会決定因子の共通意味データモデル(CSSDH)を統合的オントロジモデルとして提案する。
CSSDHは、Continuity of Care Network内での相互運用性の実現を目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The rise of digital platforms has led to an increasing reliance on technology-driven, home-based healthcare solutions, enabling individuals to monitor their health and share information with healthcare professionals as needed. However, creating an efficient care plan management system requires more than just analyzing hospital summaries and Electronic Health Records (EHRs). Factors such as individual user needs and social determinants of health, including living conditions and the flow of healthcare information between different settings, must also be considered. Challenges in this complex healthcare network involve schema diversity (in EHRs, personal health records, etc.) and terminology diversity (e.g., ICD, SNOMED-CT) across ancillary healthcare operations. Establishing interoperability among various systems and applications is crucial, with the European Interoperability Framework (EIF) emphasizing the need for patient-centric access and control of healthcare data. In this paper, we propose an integrated ontological model, the Common Semantic Data Model for Social Determinants of Health (CSSDH), by combining ISO/DIS 13940:2024 ContSys with WHO Social Determinants of Health. CSSDH aims to achieve interoperability within the Continuity of Care Network.
- Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームの台頭により、テクノロジ駆動のホームベースのヘルスケアソリューションへの依存が高まり、個人が健康を監視し、必要に応じて医療専門家と情報を共有できるようになる。
しかし、効率的なケアプラン管理システムの構築には、病院のサマリーや電子健康記録(EHR)の分析以上のものが必要である。
また、生活条件や異なる環境間での医療情報の流れなど、個人のニーズや健康の社会的決定要因も考慮する必要がある。
この複雑な医療ネットワークにおける課題は、スキーマの多様性(EHR、個人健康記録など)と、補助医療業務における用語の多様性(例えば、ICD、SNOMED-CT)である。
さまざまなシステムとアプリケーション間の相互運用性を確立することが重要である。欧州相互運用性フレームワーク(EIF)は、患者中心のアクセスと医療データの制御の必要性を強調している。
本稿では,ISO/DIS 13940:2024 ContSys とWHO Social Determinants of Health を組み合わせることで,包括的オントロジモデルであるCommon Semantic Data Model for Social Determinants of Health (CSSDH)を提案する。
CSSDHは、Continuity of Care Network内での相互運用性の実現を目指している。
関連論文リスト
- CSSDM Ontology to Enable Continuity of Care Data Interoperability [0.0]
共有セマンティック標準化データモデル(CSSDM)を用いてデータを抽出、変換、ロードし、個別化された医療知識グラフ(KG)を作成する手法を提案する。
このアプローチは、ヘルス情報システムを開発する企業とクラウド対応のヘルスサービスとの間に、新たな形式のコラボレーションを促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-17T12:48:48Z) - HAPI-FHIR Server Implementation to Enhancing Interoperability among
Primary Care Health Information Systems in Sri Lanka: Review of the Technical
Use Case [0.0]
このレビューは、デジタルヘルスにおける相互運用性の重要な役割を強調し、標準化されたフレームワークを提唱する。
技術的、セマンティック、プロセスの問題に対処するFHIR(Fast Healthcare Resources)サーバの実装に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T09:48:46Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T08:00:02Z) - Systematic Design and Evaluation of Social Determinants of Health
Ontology (SDoHO) [19.90090257979115]
健康の社会的決定因子(SDoH)は、健康の結果と幸福に重大な影響を及ぼす。
本稿では,SDoH の基本的な因子とその関係を標準化し,測定可能な方法で表現する SDoH オントロジー (SDoHO) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-04T22:23:30Z) - Reliable and Resilient AI and IoT-based Personalised Healthcare
Services: A Survey [1.581123237785583]
本稿では、パーソナライズされた医療サービスに関する包括的調査を行う。
われわれはまず,現代医療のインターネット・オブ・モノ(HIoT)における包括的パーソナライズされた医療サービスの主な要件について概説する。
第2に、AIと非AIベースのアプローチを使用して、IoTベースのヘルスケアシステムのための基本的な3層アーキテクチャについて検討した。
第3に、AIと非AIベースのソリューションとともに、IoTアーキテクチャの各レイヤに対するさまざまなセキュリティ脅威を強調しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T23:14:02Z) - User-Centric Health Data Using Self-sovereign Identities [69.50862982117127]
本稿では、健康データのプライバシーと管理を改善するために、発行者自尊心(SSI)と分散Ledger Technologies(DLT)の潜在的利用について述べる。
論文では、保健分野における分散IDの顕著なユースケースをリストアップし、効果的なブロックチェーンベースのアーキテクチャについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-26T17:09:52Z) - The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through
Simulation [81.72197368690031]
医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。
Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T10:38:09Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-21T03:45:14Z) - CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity
Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。
病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。
CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T19:39:13Z) - COMPOSE: Cross-Modal Pseudo-Siamese Network for Patient Trial Matching [70.08786840301435]
本稿では, CrOss-Modal PseudO-SiamEse Network (COMPOSE) を提案する。
実験の結果,患者基準マッチングでは98.0%,患者基準マッチングでは83.7%の精度でAUCに到達できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T21:01:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。