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Automated Knowledge Extraction for Decision Model Construction: A Data Mining Approach

机译：用于决策模型构建的自动化知识提取：一种数据挖掘方法

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Combinations of Medical Subject Headings (>MeSH®) and Subheadings in >MEDLINE® citations may be used to infer relationships among medical concepts. To facilitate clinical decision model construction, we propose an approach to automatically extract semantic relations among medical terms from >MEDLINE citations. We use the Apriori association rule mining algorithm to generate the co-occurrences of medical concepts, which are then filtered through a set of predefined semantic templates to instantiate useful relations. From such semantic relations, decision elements and possible relationships among them may be derived for clinical decision model construction. To evaluate the proposed method, we have conducted a case study in colorectal cancer management; preliminary results have shown that useful causal relations and decision alternatives can be extracted.
机译：医学主题词标题（>MeSH®）和>MEDLINE®引用中的子标题的组合可用于推断医学概念之间的关系。为了促进临床决策模型的构建，我们提出了一种从> MEDLINE 引用中自动提取医学术语之间的语义关系的方法。我们使用Apriori关联规则挖掘算法来生成医学概念的共现，然后通过一组预定义的语义模板对其进行过滤以实例化有用的关系。从这样的语义关系中，可以得出决策元素以及它们之间的可能关系，以用于临床决策模型的构建。为了评估所提出的方法，我们进行了大肠癌治疗的案例研究；初步结果表明，可以提取有用的因果关系和决策选择。

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