利用核心传播现象本体学开发一个知识图表来跟踪与健康相关的现象
Gabriel H A Medeiros1, Lina F Soualmia1, Cecilia Zanni-Merk1
1Univ Rouen Normandie, INSA Rouen Normandie, Normandie Univ, LITIS UR 4108, FR-76000 Rouen, France, https://litislab.fr/page/contac.
本研究引入了一种知识图表,用于跟踪公共卫生事件的传播,解决缺乏自动语义可视化工具的问题. 在COVID-19等健康危机期间,它可以实现更快,数据驱动的决策.
科学领域:
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
- 公共卫生监督是对公共卫生的监督.
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 生物医学数据分析和可视化通常需要专门的数据专家来处理独特的健康事件.
- 目前的工具缺乏用于跟踪健康风险传播的自动语义可视化.
- 像COVID-19和麻疹等疾病的快速传播凸显了为政府决策提供及时数据分析的必要性.
研究的目的:
- 为公共卫生事件传播的时空跟踪提出知识图 (KG) 设计.
- 开发一种自动化方法,用于对健康风险传播的语义可视化.
- 为与健康相关的传播现象创建一个专门的域本体学.
主要方法:
- 将核心传播现象本体学 (PropaPhen) 专业化为健康特定的领域本体学.
- 采用统一医疗语言系统 (UMLS) 和OpenStreetMap的数据对拟议的知识图进行实例化.
- 开发一个使用案例,分析来自世界卫生组织 (WHO) 的COVID-19数据.
主要成果:
- 展示用于公共卫生事件跟踪的新型知识图框架.
- 评估在现实世界卫生危机场景 (COVID-19) 中拟议的本体学的适用性.
- 使用开发的KG,分析疾病传播的时空模式.
结论:
- 建议的知识图方法为公共卫生事件传播的语义可视化提供了一个可行的解决方案.
- 这种方法可以提高流行病和大流行期间的及时决策.
- 与UMLS和OpenStreetMap等现有数据源的集成有助于实际实施.
更多相关视频
07:50A Metadata Extraction Approach for Clinical Case Reports to Enable Advanced Understanding of Biomedical Concepts
Published on: September 20, 2018
09:20Cloud-Based Phrase Mining and Analysis of User-Defined Phrase-Category Association in Biomedical Publications
Published on: February 23, 2019
相关概念视频
Concepts of Health and Illness
Causality in Epidemiology
Classification of Illness
An illness is a response to a disease in which the person's level of functioning is changed compared with a previous level. The general classification of illness includes acute and chronic.
Acute illness is severe...
Principles of Disease Surveillance
Levels of Health Promotion and Illness Prevention
In primary prevention, actions taken before disease onset prevent the disease from...
Models of Health Promotion and Illness Prevention I
The health belief model (HBM) attempts to predict health-related behavior in specific belief patterns. According to the HBM, a person's...
