論文の概要: An Epidemiological Knowledge Graph extracted from the World Health Organization's Disease Outbreak News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02258v1
- Date: Tue, 02 Sep 2025 12:34:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.02101
- Title: An Epidemiological Knowledge Graph extracted from the World Health Organization's Disease Outbreak News
- Title（参考訳）: 世界保健機関病アウトブレイクニュースから抽出した疫学的知識グラフ
- Authors: Sergio Consoli, Pietro Coletti, Peter V. Markov, Lia Orfei, Indaco Biazzo, Lea Schuh, Nicolas Stefanovitch, Lorenzo Bertolini, Mario Ceresa, Nikolaos I. Stilianakis,
- Abstract要約: 世界保健機関(WHO)病アウトブレイクニュース(DON)から実行可能な疫学的情報を抽出するために、アンサンブルアプローチを用いる。
DONsは、WHOとそれに対応するための意思決定プロセスによってキュレーションされた世界的なアウトブレイクに関する定期的な報告のコレクションである。
この新しいデータセットの概要とeKGの構造、およびデータへのアクセスと利用に使用されるサービスとツールについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9410699081570852
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid evolution of artificial intelligence (AI), together with the increased availability of social media and news for epidemiological surveillance, are marking a pivotal moment in epidemiology and public health research. Leveraging the power of generative AI, we use an ensemble approach which incorporates multiple Large Language Models (LLMs) to extract valuable actionable epidemiological information from the World Health Organization (WHO) Disease Outbreak News (DONs). DONs is a collection of regular reports on global outbreaks curated by the WHO and the adopted decision-making processes to respond to them. The extracted information is made available in a daily-updated dataset and a knowledge graph, referred to as eKG, derived to provide a nuanced representation of the public health domain knowledge. We provide an overview of this new dataset and describe the structure of eKG, along with the services and tools used to access and utilize the data that we are building on top. These innovative data resources open altogether new opportunities for epidemiological research, and the analysis and surveillance of disease outbreaks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な進化と、疫学監視のためのソーシャルメディアやニュースの入手の増加は、疫学と公衆衛生研究において重要な瞬間となっている。
生成AIの力を生かして,複数の大規模言語モデル(LLM)を組み込んだアンサンブルアプローチを用いて,世界保健機関(WHO)病アウトブレイクニュース(DON)から有用な疫学情報を抽出する。
DONsは、WHOとそれに対応するための意思決定プロセスによってキュレーションされた世界的なアウトブレイクに関する定期的な報告のコレクションである。
抽出された情報は、公衆衛生領域の知識のニュアンス表現を提供するために、日々更新されたデータセットと、eKGと呼ばれる知識グラフで利用可能となる。
この新しいデータセットの概要を提供し、eKGの構造と、構築するデータへのアクセスと利用に使用されるサービスとツールについて説明します。
これらの革新的なデータ資源は、疫学研究の新たな機会を全く開き、病気の発生を分析し、監視する。
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