FooDis:一个与食物疾病相关的挖矿管道
Gjorgjina Cenikj1, Tome Eftimov2, Barbara Koroušić Seljak2
1Jožef Stefan Institute, Jamova cesta 39, 1000 Ljubljana, Slovenia; Jožef Stefan International Postgraduate School, Jamova cesta 39, 1000, Ljubljana, Slovenia.
Artificial intelligence in medicine
|June 14, 2023
概括
这项研究介绍了FooDis,这是一个信息提取管道,用于在生物医学文献中发现食物与疾病的关系. FooDis准确地识别了潜在的饮食与健康状况的联系,有助于专家审查.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 保持与生物医学文献保持联系对于科学进步至关重要.
- 信息提取 (IE) 管道自动化从文本中发现知识.
- 之前的IE努力集中在表型与健康关系上,忽视了食物与疾病的联系.
研究的目的:
- 开发FooDis,一种用于提取食物与疾病关系的新型IE管道.
- 利用最先进的自然语言处理 (NLP) 来挖掘生物医学摘要.
- 为了确定食品和疾病实体之间的潜在因果关系或治疗关系.
主要方法:
- 利用先进的NLP技术来处理生物医学摘要.
- 开发了FooDis管道,自动建议食物与疾病的关联.
- 与已建立的数据库 (如NutriChem和DietRx) 进行了FooDis识别关系的比较.
主要成果:
- 在识别食物与疾病关系方面,FooDis表现出高精度.
- 90%的同意与NutriChem和93%的同意与DietRx对于常见的食物疾病对.
- 该管道成功地挖掘了科学文献中的潜在的饮食链接.
结论:
- FooDis提供了一种精确的方法来发现新的食物疾病联系.
- 管道可以动态识别用于专家验证的关系.
- FooDis有助于填充和增强现有的生物医学知识资源.
