Conceptual graph-based knowledge representation for supporting reasoning in African traditional medicine

Although African patients use both conventional or modern and traditional healthcare simultaneously, it has been proven that 80% of people rely on African traditional medicine (ATM). ATM includes medical activities stemming from practices, customs and traditions which were integral to the distinctive African cultures. It is based mainly on the oral transfer of knowledge, with the risk of losing critical knowledge. Moreover, practices differ according to the regions and the availability of medicinal plants. Therefore, it is necessary to compile tacit, disseminated and complex knowledge from various Tradi-Practitioners (TP) in order to determine interesting patterns for treating a given disease. Knowledge engineering methods for traditional medicine are useful to model suitably complex information needs, formalize knowledge of domain experts and highlight the effective practices for their integration to conventional medicine. The work described in this paper presents an approach which addresses two issues. First it aims at proposing a formal representation model of ATM knowledge and practices to facilitate their sharing and reusing. Then, it aims at providing a visual reasoning mechanism for selecting best available procedures and medicinal plants to treat diseases. The approach is based on the use of the Delphi method for capturing knowledge from various experts which necessitate reaching a consensus. Conceptual graph formalism is used to model ATM knowledge with visual reasoning capabilities and processes. The nested conceptual graphs are used to visually express the semantic meaning of Computational Tree Logic (CTL) constructs that are useful for formal specification of temporal properties of ATM domain knowledge. Our approach presents the advantage of mitigating knowledge loss with conceptual development assistance to improve the quality of ATM care (medical diagnosis and therapeutics), but also patient safety (drug monitoring)

Distributed Knowledge Modeling and Integration of Model-Based Beliefs into the Clinical Decision-Making Process

Das Treffen komplexer medizinischer Entscheidungen wird durch die stetig steigende Menge an zu berücksichtigenden Informationen zunehmend komplexer. Dieser Umstand ist vor allem auf die Verfügbarkeit von immer präziseren diagnostischen Methoden zur Charakterisierung der Patienten zurückzuführen (z.B. genetische oder molekulare Faktoren). Hiermit einher geht die Entwicklung neuartiger Behandlungsstrategien und Wirkstoffe sowie die damit verbundenen Evidenzen aus klinischen Studien und Leitlinien. Dieser Umstand stellt die behandelnden Ärztinnen und Ärzte vor neuartige Herausforderungen im Hinblick auf die Berücksichtigung aller relevanten Faktoren im Kontext der klinischen Entscheidungsfindung. Moderne IT-Systeme können einen wesentlichen Beitrag leisten, um die klinischen Experten weitreichend zu unterstützen. Diese Assistenz reicht dabei von Anwendungen zur Vorverarbeitung von Daten für eine Reduktion der damit verbundenen Komplexität bis hin zur systemgestützten Evaluation aller notwendigen Patientendaten für eine therapeutischen Entscheidungsunterstützung. Möglich werden diese Funktionen durch die formale Abbildung von medizinischem Fachwissen in Form einer komplexen Wissensbasis, welche die kognitiven Prozesse im Entscheidungsprozess adaptiert. Entsprechend werden an den Prozess der IT-konformen Wissensabbildung erhöhte Anforderungen bezüglich der Validität und Signifikanz der enthaltenen Informationen gestellt. In den ersten beiden Kapiteln dieser Arbeit wurden zunächst wichtige methodische Grundlagen im Kontext der strukturierten Abbildung von Wissen sowie dessen Nutzung für die klinische Entscheidungsunterstützung erläutert. Hierbei wurden die inhaltlichen Kernthemen weiterhin im Rahmen eines State of the Art mit bestehenden Ansätzen abgeglichen, um den neuartigen Charakter der vorgestellten Lösungen herauszustellen. Als innovativer Kern wurde zunächst die Konzeption und Umsetzung eines neuartigen Ansatzes zur Fusion von fragmentierten Wissensbausteinen auf der formalen Grundlage von Bayes-Netzen vorgestellt. Hierfür wurde eine neuartige Datenstruktur unter Verwendung des JSON Graph Formats erarbeitet. Durch die Entwicklung von qualifizierten Methoden zum Umgang mit den formalen Kriterien eines Bayes-Netz wurden weiterhin Lösungen aufgezeigt, welche einen automatischen Fusionsprozess durch einen eigens hierfür entwickelten Algorithmus ermöglichen. Eine prototypische und funktionale Plattform zur strukturierten und assistierten Integration von Wissen sowie zur Erzeugung valider Bayes-Netze als Resultat der Fusion wurde unter Verwendung eines Blockchain Datenspeichers implementiert und in einer Nutzerstudie gemäß ISONORM 9241/110-S evaluiert. Aufbauend auf dieser technologischen Plattform wurden im Anschluss zwei eigenständige Entscheidungsunterstützungssysteme vorgestellt, welche relevante Anwendungsfälle im Kontext der HNO-Onkologie adressieren. Dies ist zum einen ein System zur personalisierten Bewertung von klinischen Laborwerten im Kontext einer Radiochemotherapie und zum anderen ein in Form eines Dashboard implementiertes Systems zur effektiveren Informationskommunikation innerhalb des Tumor Board. Beide Konzepte wurden hierbei zunächst im Rahmen einer initialen Nutzerstudie auf Relevanz geprüft, um eine nutzerzentrische Umsetzung zu gewährleisten. Aufgrund des zentralen Fokus dieser Arbeit auf den Bereich der klinischen Entscheidungsunterstützung, werden an zahlreichen Stellen sowohl kritische als auch optimistische Aspekte der damit verbundenen praktischen Lösungen diskutiert.:1 Introduction 1.1 Motivation and Clinical Setting 1.2 Objectives 1.3 Thesis Outline 2 State of the Art 2.1 Medical Knowledge Modeling 2.2 Knowledge Fusion 2.3 Clinical Decision Support Systems 2.4 Clinical Information Access 3 Fundamentals 3.1 Evidence-Based Medicine 3.1.1 Literature-Based Evidence 3.1.2 Practice-Based Evidence 3.1.3 Patient-Directed Evidence 3.2 Knowledge Representation Formats 3.2.1 Logic-Based Representation 3.2.2 Procedural Representation 3.2.3 Network or Graph-Based Representation 3.3 Knowledge-Based Clinical Decision Support 3.4 Conditional Probability and Bayesian Networks 3.5 Clinical Reasoning 3.5.1 Deterministic Reasoning 3.5.2 Probabilistic Reasoning 3.6 Knowledge Fusion of Bayesian Networks 4 Block-Based Collaborative Knowledge Modeling 4.1 Data Model 4.1.1 Belief Structure 4.1.2 Conditional Probabilities 4.1.3 Metadata 4.2 Constraint-Based Automatic Knowledge Fusion 4.2.1 Fusion of the Bayesian Network Structures 4.2.2 Fusion of the Conditional Probability Tables 4.3 Blockchain-Based Belief Storage and Retrieval 4.3.1 Blockchain Characteristics 4.3.2 Relevance for Belief Management 5 Selected CDS Applications for Clinical Practice 5.1 Distributed Knowledge Modeling Platform 5.1.1 Requirement Analysis 5.1.2 System Architecture 5.1.3 System Evaluation 5.1.4 Limitations of the Proposed Solution 5.2 Personalization of Laboratory Findings 5.2.1 Requirement Analysis 5.2.2 System Architecture 5.2.3 Limitations of the Proposed Solution 5.3 Dashboard for Collaborative Decision-Making in the Tumor Board 5.3.1 Requirement Analysis 5.3.2 System Architecture 5.3.3 Limitations of the Proposed Solution 6 Discussion 6.1 Goal Achievements 6.2 Contributions and Conclusion 7 Bibliograph

CAE - PROCESS AND NETWORK : A methodology for continuous product validation process based on network of various digital simulation methods

CAE ProNet methodology is to develop CAE network considering interdependencies among digital validations. Utilizing CAE network and considering industrial requirements, an algorithm is applied to execute a product, vehicle development phase, and load case priority oriented CAE process. Major advantage of this research work is to improve quality of simulation results, reducing time-to-market and decreasing dependencies on hardware prototype

Studies on machine learning-based aid for residency training and time difficulty in ophthalmology

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Knowledge graphs for covid-19: An exploratory review of the current landscape

Background: Searching through the COVID-19 research literature to gain actionable clinical insight is a formidable task, even for experts. The usefulness of this corpus in terms of improving patient care is tied to the ability to see the big picture that emerges when the studies are seen in conjunction rather than in isolation. When the answer to a search query requires linking together multiple pieces of information across documents, simple keyword searches are insufficient. To answer such complex information needs, an innovative artificial intelligence (AI) technology named a knowledge graph (KG) could prove to be effective. Methods: We conducted an exploratory literature review of KG applications in the context of COVID-19. The search term used was "covid-19 knowledge graph". In addition to PubMed, the first five pages of search results for Google Scholar and Google were considered for inclusion. Google Scholar was used to include non-peer-reviewed or non-indexed articles such as pre-prints and conference proceedings. Google was used to identify companies or consortiums active in this domain that have not published any literature, peer-reviewed or otherwise. Results: Our search yielded 34 results on PubMed and 50 results each on Google and Google Scholar. We found KGs being used for facilitating literature search, drug repurposing, clinical trial mapping, and risk factor analysis. Conclusions: Our synopses of these works make a compelling case for the utility of this nascent field of research