Mining health knowledge graph for health risk prediction

Nowadays classification models have been widely adopted in healthcare, aiming at supporting practitioners for disease diagnosis and human error reduction. The challenge is utilising effective methods to mine real-world data in the medical domain, as many different models have been proposed with varying results. A large number of researchers focus on the diversity problem of real-time data sets in classification models. Some previous works developed methods comprising of homogeneous graphs for knowledge representation and then knowledge discovery. However, such approaches are weak in discovering different relationships among elements. In this paper, we propose an innovative classification model for knowledge discovery from patients’ personal health repositories. The model discovers medical domain knowledge from the massive data in the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). The knowledge is conceptualised in a heterogeneous knowledge graph. On the basis of the model, an innovative method is developed to help uncover potential diseases suffered by people and, furthermore, to classify patients’ health risk. The proposed model is evaluated by comparison to a baseline model also built on the NHANES data set in an empirical experiment. The performance of proposed model is promising. The paper makes significant contributions to the advancement of knowledge in data mining with an innovative classification model specifically crafted for domain-based data. In addition, by accessing the patterns of various observations, the research contributes to the work of practitioners by providing a multifaceted understanding of individual and public health

Early hospital mortality prediction using vital signals

Early hospital mortality prediction is critical as intensivists strive to make efficient medical decisions about the severely ill patients staying in intensive care units. As a result, various methods have been developed to address this problem based on clinical records. However, some of the laboratory test results are time-consuming and need to be processed. In this paper, we propose a novel method to predict mortality using features extracted from the heart signals of patients within the first hour of ICU admission. In order to predict the risk, quantitative features have been computed based on the heart rate signals of ICU patients. Each signal is described in terms of 12 statistical and signal-based features. The extracted features are fed into eight classifiers: decision tree, linear discriminant, logistic regression, support vector machine (SVM), random forest, boosted trees, Gaussian SVM, and K-nearest neighborhood (K-NN). To derive insight into the performance of the proposed method, several experiments have been conducted using the well-known clinical dataset named Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC-III). The experimental results demonstrate the capability of the proposed method in terms of precision, recall, F1-score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The decision tree classifier satisfies both accuracy and interpretability better than the other classifiers, producing an F1-score and AUC equal to 0.91 and 0.93, respectively. It indicates that heart rate signals can be used for predicting mortality in patients in the ICU, achieving a comparable performance with existing predictions that rely on high dimensional features from clinical records which need to be processed and may contain missing information.Comment: 11 pages, 5 figures, preprint of accepted paper in IEEE&ACM CHASE 2018 and published in Smart Health journa

Risk assessment of blasting operations in open pit mines using FAHP method

Purpose. In the mining blasting operation, fragmentation is the most important output. Fly rock, ground vibration, air blast, and environmental effects are detrimental effects of blasting operations. Identifying and ranking the risk of blasting operations is considered as the most important stage in project management. Methods. In this research, the problem of identifying and ranking the factors constituting the risk in blasting operations is considered with the methodology of the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Criteria and sub-criteria have been determined based on historical research studies, field studies, and expert opinions for designing a hierarchical process. Findings. Based on FAHP scores, non-control of the sub-criterion of health and safety (C3), blast operation results (C18) and knowledge, and skill and staffing (C2) with a score of 0.377, 0.334, and 0.294 respectively are the most effective sub-criterion for the creation of blasting operations risk. According to the score, the sub-criterion C18 is the most effective sub-criterion in providing the blasting operations risk. Effects and results of blasting operations (D8), with a score of 0.334 as the most effective criterion, and natural hazards (D10), with a score of 0.015, were the last priorities in the factors causing blasting operations risk. Originality. Regarding the risk rating of blasting operations, the control of the sub-criteria C3, C18, and C2, and the D8 criterion, is of particular importance in reducing the risk of blasting operations and improving project management. Practical implications. The evaluation of human resource performance and increase in the level of knowledge and skills and occupational safety and control of all outputs of blasting operations is necessary. Therefore, selecting the most important project risks and taking actions to remove them is essential for risk management.Мета. Визначення ризиків проведення вибухових робіт та їх оцінка на основі використанням нечіткого методу аналізу ієрархій (НМАІ) для покращення управління якістю проектів. Методика. В рамках даного дослідження, проблеми визначення та оцінки ризиків вибухових робіт розглядалися із застосуванням нечіткого методу аналізу ієрархій. На базі аналізу історичних даних і польового дослідження з урахуванням експертних оцінок були визначені критерії та підкритерії для побудови ієрархій. Результати. За результатами НМАІ, неконтролюючий підкритерій здоров’я та безпеки (С3), підкритерій результатів вибухових робіт (С18), знань, умінь і кадрів (С2) зі значеннями 0.377, 0.334 і 0.294 відповідно найбільш ефективні в появі ризику проведення вибухових робіт. Підкритерій С18 чинить найбільший вплив на ризик проведення вибухових робіт. Критерій результатів і наслідків вибухових робіт (D8) з найефективнішим значенням 0.334 та критерій природних катастроф (D10) зі значенням 0.015 є останніми пріоритетами серед чинників, які визначають ризик проведення вибухових робіт. Наукова новизна. Отримав доповнення та подальший розвиток науково-методичний підхід до визначення ризиків при проведенні вибухових робіт, заснований на їх ранжуванні з використанням системи виявлених критеріїв і підкритеріїв методом НМАІ. Практична значимість. Для успішного керування проектом важливо визначати найсерйозніші ризики проекту й вжити заходів щодо їх усунення. Відносно ранжирування ризиків проведення вибухових робіт управління підкритеріями C3, C18 і C2, а також критерієм D8, особливо важливо для зниження цих ризиків та покращення якості управління проектом.Цель. Определение рисков проведения взрывных работ и их оценка на основе использования нечеткого метода анализа иерархий (НМАИ) для улучшения управления качеством проектов. Методика. В рамках данного исследования, проблемы определения и оценки рисков взрывных работ рассматривались с применением нечеткого метода анализа иерархий. На базе анализа исторических данных и полевого исследования с учетом экспертных оценок были определены, критерии и подкритерии для построения иерархий. Результаты. По результатам НМАИ, неконтролирующий подкритерий здоровья и безопасности (С3), подкритерий результатов взрывных работ (С18), знаний, умений и кадров (С2) со значениями 0.377, 0.334 и 0.294 соответственно наиболее эффективны в появлении риска проведения взрывных работ. Подкритерий С18 оказывает самое большое влияние на риск проведения взрывных работ. Критерий результатов и последствий взрывных работ (D8) с самым эффективным значением 0.334 и критерий природных катастроф (D10) со значением 0.015 являются последними приоритетами среди факторов, которые определяют риск проведения взрывных работ. Научная новизна. Получил дополнение и дальнейшее развитие научно-методический подход к определению рисков при проведении взрывных работ, основанный на их ранжировании с использованием системы выявленных критериев и подкритериев методом НМАИ. Практическая значимость. Для успешного руководства проектом важно определять самые серьезные риски проекта и предпринять действия по их устранению. В отношении ранжирования рисков проведения взрывных работ управление подкритериями C3, C18 и C2, а также критерием D8, особенно важно для снижения этих рисков и улучшения руководства проектом.The authors would like to thank Mining Engineering Department, Islamic Azad University (South Tehran Branch) for supporting this research