用于心理健康监测、研究与评估的不良童年经历本体：高级知识表示与语义网技术
计算机与社会
2019-12-12 v1 人工智能
摘要
背景：不良童年经历（ACEs）是一组个人在童年和青少年期可能遭遇的负性事件与过程，已被证明与个体进入成年及之后多种负性健康结局和状况的风险增加相关。目的：为了更好地理解 ACEs 及其相关风险因素与相应健康结局之间的关系，并最终设计和实施预防性干预，需要访问一个集成的连贯数据集。因此，我们实现了一个形式化本体作为资源，以使精神健康界能够促进数据集成与知识建模，并改进 ACEs 监测与研究。方法：我们使用高级知识表示与语义网工具和技术来实现该本体。该本体当前实现表达于描述逻辑 ALCRIQ(D) 中，其为网络本体语言（OWL 2）的一个子逻辑。结果：ACEs 本体已实现，并通过 BioPortal 仓库提供给精神健康界及公众。此外，引入了多个用例场景以展示和评估该本体在实际中的可用性。该本体旨在供 ACEs 界的主要行动者使用，具有不同应用，从个体诊断与预测其可能遭遇的潜在负性结局，到人群中 ACEs 的预防以及干预与政策设计。结论：ACEs 本体为精神健康从业者和研究者提供了一个统一且可复用的语义网络与集成知识结构，以改进 ACEs 监测与评估。
引用
@article{arxiv.1912.05530,
title = {Adverse Childhood Experiences Ontology for Mental Health Surveillance, Research, and Evaluation: Advanced Knowledge Representation and Semantic Web Techniques},
author = {Jon Hael Brenas and Eun Kyong Shin and Arash Shaban-Nejad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05530},
year = {2019}
}
备注
11 Pages, 10 figures