Sep, 2023
基于语义感知归纳推理和知识图嵌入的临床试验建议
Clinical Trial Recommendations Using Semantics-Based Inductive Inference and Knowledge Graph Embeddings
Murthy V. Devarakonda, Smita Mohanty, Raja Rao Sunkishala, Nag Mallampalli, Xiong Liu
TL;DR设计新的临床试验需要做出许多决策，例如定义一个队列和设置研究目标等，因此可以通过对过去临床试验记录的全面挖掘获得基于建议的好处。在这里，我们提出了一种基于临床试验的知识图谱的神经嵌入训练的新型建议方法。我们解决了这个背景下的几个重要研究问题，包括设计临床试验数据的知识图谱（KG），对其进行的各种 KG 嵌入（KGE）方法的有效性，一种新的归纳推理 KGE 的方法，以及其在生成临床试验设计建议中的应用。我们使用了来自 clinicaltrials.gov 的公开可用数据进行研究。结果表明，我们的建议方法达到了 70%-83% 的相关性分数，这是通过与实际临床试验要素的文本相似度进行衡量的，而且最相关的建议可以在列表的前部找到。我们的研究还表明了在使用节点语义进行 KGE 训练方面的潜在改进。