癌症临床实践指南的知识模型：构建、管理与问答中的应用
计算与语言
2024-08-01 v1 人工智能
摘要
一种用于癌症临床实践指南（CPGs）的自动化知识建模算法，从CPG文档中提取知识并转化为可编程交互、易于更新的结构化模型，需最少的人工介入。现有自动化算法范围有限，无法处理CPGs中不同癌种知识内容的复杂程度差异。本文提出改进的自动化知识建模算法，用于从美国国家综合癌症网络（NCCN）制定的不同癌种CPGs中构建知识模型。该算法已针对四种不同癌种的NCCN CPGs进行评估。我们还提出一种算法，用于比较不同版本指南的知识模型，以发现新版本治疗方案所引入的具体变更。我们创建了一个基于指南知识模型的问答（Q&A）框架，以研究查询知识模型的能力。我们编译了32组问题-答案对，这些问题-答案对来源自可靠数据源，用于Non小细胞肺癌（NSCLC）治疗。该框架相对于一个数据源进行评估，能够从治疗算法中以54.5%的准确率生成答案，从NSCLC指南知识模型的讨论部分以81.8%的准确率生成答案。
引用
@article{arxiv.2407.21053,
title = {Knowledge Models for Cancer Clinical Practice Guidelines : Construction, Management and Usage in Question Answering},
author = {Pralaypati Ta and Bhumika Gupta and Arihant Jain and Sneha Sree C and Keerthi Ram and Mohanasankar Sivaprakasam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21053},
year = {2024}
}