ExaMode: Изграждане на многомодален граф на знания за по-добра диагностика.

Sirma AI (Ontotext) ще проведе уебинар за ExaMode чрез BDVA на тема:

ExaMode: Изграждане на многомодален граф на знания за по-добра диагностика

Избраният времеви слот е 2:00 PM (CEST) на 2 юли 2020 г.

Зад кулисите на свързването на хистопатологични данни и графове на знания:

• Как да извлечем структурирани данни от медицински записи?
• Каква е ключовата роля на онтологиите и тезаурусите в семантичния синтез на данни?
• Какви са стъпките от откриването и изследването на знания до подпомагането на медицинските специалисти?

Дневният ред включва:

1. Цели на проекта ExaMode
2. Управление на знания за медицински данни, свързани с диагностика, чрез усъвършенствани технологии за текстова аналитика и графове на знания.
3. Демонстрация на услуги:

• • Усъвършенствана текстова аналитика за семантична нормализация на данни от извлечения от електронни здравни записи (EHR) – клиничен синопсис.
  • Семантичен синтез на извлечените резултати с референтен граф на знания, създаден от релевантни онтологии и тезауруси (Mondo Disease Ontology, Disease Ontology, UMLS, SNOMED-CT и други).
  • Визуална графова аналитика и изследване на семантично нормализирани случаи в контекста на референтния граф на знания.
  • Търсене по графова прилика за идентифициране на сходни медицински случаи.

Решението е реализирано върху GraphDB на Ontotext – високопроизводителен RDF triple store.

1. Дискусия