デジタルヘルス技術におけるオントロジー開発と標準化のための機械支援フレームワーク：ケーススタディ

科学分野:

• デジタルヘルス
• 医療情報学
• 知識管理

背景:

• デジタルヘルス技術（DHT）は、ヘルスケアの提供と研究を変革しています。
• DHT文献の急速な成長は、知識の整理と検索に大きな課題をもたらしています。
• デジタルヘルスにおける既存のオントロジー開発方法は手動であることが多く、効率とスケーラビリティを妨げています。

研究 の 目的:

• デジタルヘルス知識の拡大する本体を管理するための新しいフレームワークを提案および図示すること。
• デジタルヘルス分野における従来の、手動のオントロジー開発の限界に対処すること。
• DHTオントロジーの体系的かつ半自動的な強化のための「適応型オントロジー」の概念を導入すること。

主な方法:

• DHT語彙抽出、オントロジー強化、人間参加型検証を統合するフレームワークの開発。
• 適応型オントロジーの概念を強化するために大規模言語モデル（LLM）を利用すること。
• デジタルヘルスオントロジーを体系的に分類および強化するためにフレームワークを適用すること。

主要な成果:

• DHTオントロジーを分類および強化するための半自動アプローチの実証。
• LLMを活用した適応型オントロジーの正常な実装。
• 進化するデジタルヘルス情報を管理するための実用的な方法。

結論:

• 提案された適応型オントロジーフレームワークは、デジタルヘルス知識を整理するための効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。
• LLMを活用した適応型オントロジーは、DHT情報の管理を体系的に強化できます。
• このアプローチは、デジタルヘルス研究と応用の動的な状況をナビゲートするための実行可能なパスを提供します。