myAURA：基于知识图稀疏化与可视化的癫痫管理个性化健康库
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2024-05-14 v2 数字图书馆
摘要
目标：我们报告了以患者为中心的 myAURA 应用程序及一套方法的开发，旨在帮助癫痫患者、护理者和研究人员就护理和自我管理做出决策。材料与方法：myAURA 建立在与癫痫相关的前所未有的异构数据资源集合的联邦之上，如生物医学数据库、社交媒体和电子健康记录。我们开发了一种可推广的开源方法，用于计算一个多层知识图，通过以人为中心的生物医学词典的术语链接所有这些异构数据。结果：该方法的能力首先在药物-药物相互作用现象的研究中得到例证。此外，我们采用了一种新的网络稀疏化方法，利用加权图的度量骨架，揭示了用于推理、推荐和可视化的最重要边，例如患者在社交媒体上讨论的药理学因素。网络稀疏化方法还允许我们从社交媒体中提取聚焦的数字队列，其话语与癫痫或其他生物医学问题更相关。最后，我们展示了基于焦点小组和其他利益相关者输入的以患者为中心的 myAURA 设计和试点测试，包括其用户界面。讨论：通过稀疏化的多层知识图搜索和探索 myAURA 的异构数据源，以及将这些层组合在单一地图中，是整合癫痫相关信息的有用功能。结论：我们由利益相关者驱动、可扩展的方法整合了传统与非传统数据源，实现了癫痫领域的生物医学发现和以数据为驱动的患者自我管理，并可推广至其他慢性疾病。
引用
@article{arxiv.2405.05229,
title = {myAURA: Personalized health library for epilepsy management via knowledge graph sparsification and visualization},
author = {Rion Brattig Correia and Jordan C. Rozum and Leonard Cross and Jack Felag and Michael Gallant and Ziqi Guo and Bruce W. Herr and Aehong Min and Deborah Stungis Rocha and Xuan Wang and Katy Börner and Wendy Miller and Luis M. Rocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05229},
year = {2024}
}