知识图谱:一种系统性构建因果图的方法

白永梅; 孙华鸽; 杜建

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知识图谱:一种系统性构建因果图的方法

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因果推断(相对于相关性分析)是基于大数据的观察性研究的主要目标。因果图通过有向无环图(directed acyclic graph,DAG)整合大量先验知识将变量之间复杂的因果关系可视化,已成为合理制定因果推断策略的重要工具。然而目前因果图的构建主要依赖专家知识和经验,亟需从整个医学知识体系的角度进行系统化构建,从现有出版物中进行医学知识提取是系统构建DAG的基础,本文将系统介绍基于美国国立卫生研究院SemMedDB数据库研发的结构化医学知识体系平台。本文尝试从跨学科角度,将因果图定义为研究问题涉及概念(头概念和尾概念)及其所有第三方变量之间的复杂网络,提出系统化构建DAG提供新策略:一是将知识图谱修剪为因果图;二是将基于人群-干预/暴露-对照-结果(population-interventions/exposure-comparisons-outcomes,PI/ECO)框架的证据结论合成为因果图。

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来源
《首都医科大学学报》 |2022年第4期|584-591|共8页
作者
白永梅; 孙华鸽; 杜建;
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作者单位

北京大学医学部医学技术研究院;

北京大学健康医疗大数据国家研究院;

北京大学医学部公共卫生学院;

墨尔本大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图书馆学、图书馆事业;
关键词
因果图; 知识图谱; 证据合成; 混杂变量; 中间变量; 对撞变量;

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