Детальная информация
Название | Применение онтологического подхода к диагностике орфанных заболеваний // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, 13–14 октября 2022 года: [в 3 частях]. Ч. 2 |
---|---|
Авторы | Лещева Ирина Анатольевна ; Благосклонов Николай Алексеевич |
Организация | Санкт-Петербургский государственный университет. Институт «Высшая школа менеджмента» ; Российская академия наук. Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление». Институт проблем искусственного интеллекта |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Экспертные системы ; база знаний онтологического типа ; наполнение онтологий ; ontological knowledge base ; ontology population |
УДК | 004.891 |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | |
Язык | Русский |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/id23-84 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\70790 |
Дата создания записи | 25.05.2023 |
В работе описаны принципы создания базы знаний онтологического типа для диагностики орфанных заболеваний на долабораторном этапе. Предлагаемый подход основывается на модальности и факторах уверенности для сроков манифестации и выраженности признаков для каждой клинической формы в определенные возрастные периоды. Для реализации предложенного подхода был создан прототип онтологической базы знаний и подробно описано ее наполнение с использованием разработанного ранее метода МЕТЕОР.
The paper describes the principles of creating an ontological-type knowledge base for diagnosing orphan diseases at the pre-laboratory stage. The proposed approach is based on the modality and confidence factors for the timing of manifestation and the severity of signs for each clinical form in certain age periods. To implement the proposed approach, a prototype of the ontological knowledge base was created, and its population was described in detail using the previously developed METEOR method.
- 1
- 24SAEC_2022_Часть_2
- Step and repeat document 1 3
Количество обращений: 275
За последние 30 дней: 33