Statistical natural language processing methods for intelligent process automation

Nowadays, digitization is transforming the way businesses work. Recently, Artificial Intelligence (AI) techniques became an essential part of the automation of business processes: In addition to cost advantages, these techniques offer fast processing times and higher customer satisfaction rates, thus ultimately increasing sales. One of the intelligent approaches for accelerating digital transformation in companies is the Robotic Process Automation (RPA). An RPA-system is a software tool that robotizes routine and time-consuming responsibilities such as email assessment, various calculations, or creation of documents and reports (Mohanty and Vyas, 2018). Its main objective is to organize a smart workflow and therethrough to assist employees by offering them more scope for cognitively demanding and engaging work. Intelligent Process Automation (IPA) offers all these advantages as well; however, it goes beyond the RPA by adding AI components such as Machine- and Deep Learning techniques to conventional automation solutions. Previously, IPA approaches were primarily employed within the computer vision domain. However, in recent times, Natural Language Processing (NLP) became one of the potential applications for IPA as well due to its ability to understand and interpret human language. Usually, NLP methods are used to analyze large amounts of unstructured textual data and to respond to various inquiries. However, one of the central applications of NLP within the IPA domain – are conversational interfaces (e.g., chatbots, virtual agents) that are used to enable human-to-machine communication. Nowadays, conversational agents gain enormous demand due to their ability to support a large number of users simultaneously while communicating in a natural language. The implementation of a conversational agent comprises multiple stages and involves diverse types of NLP sub-tasks, starting with natural language understanding (e.g., intent recognition, named entity extraction) and going towards dialogue management (i.e., determining the next possible bots action) and response generation. Typical dialogue system for IPA purposes undertakes straightforward customer support requests (e.g., FAQs), allowing human workers to focus on more complicated inquiries. In this thesis, we are addressing two potential Intelligent Process Automation (IPA) applications and employing statistical Natural Language Processing (NLP) methods for their implementation. The first block of this thesis (Chapter 2 – Chapter 4) deals with the development of a conversational agent for IPA purposes within the e-learning domain. As already mentioned, chatbots are one of the central applications for the IPA domain since they can effectively perform time-consuming tasks while communicating in a natural language. Within this thesis, we realized the IPA conversational bot that takes care of routine and time-consuming tasks regularly performed by human tutors of an online mathematical course. This bot is deployed in a real-world setting within the OMB+ mathematical platform. Conducting experiments for this part, we observed two possibilities to build the conversational agent in industrial settings – first, with purely rule-based methods, considering the missing training data and individual aspects of the target domain (i.e., e-learning). Second, we re-implemented two of the main system components (i.e., Natural Language Understanding (NLU) and Dialogue Manager (DM) units) using the current state-of-the-art deep-learning architecture (i.e., Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)) and investigated their performance and potential use as a part of a hybrid model (i.e., containing both rule-based and machine learning methods). The second part of the thesis (Chapter 5 – Chapter 6) considers an IPA subproblem within the predictive analytics domain and addresses the task of scientific trend forecasting. Predictive analytics forecasts future outcomes based on historical and current data. Therefore, using the benefits of advanced analytics models, an organization can, for instance, reliably determine trends and emerging topics and then manipulate it while making significant business decisions (i.e., investments). In this work, we dealt with the trend detection task – specifically, we addressed the lack of publicly available benchmarks for evaluating trend detection algorithms. We assembled the benchmark for the detection of both scientific trends and downtrends (i.e., topics that become less frequent overtime). To the best of our knowledge, the task of downtrend detection has not been addressed before. The resulting benchmark is based on a collection of more than one million documents, which is among the largest that has been used for trend detection before, and therefore, offers a realistic setting for the development of trend detection algorithms.Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine Art von Software-Bots, die manuelle menschliche Tätigkeiten wie die Eingabe von Daten in das System, die Anmeldung in Benutzerkonten oder die Ausführung einfacher, aber sich wiederholender Arbeitsabläufe nachahmt (Mohanty and Vyas, 2018). Einer der Hauptvorteile und gleichzeitig Nachteil der RPA-bots ist jedoch deren Fähigkeit, die gestellte Aufgabe punktgenau zu erfüllen. Einerseits ist ein solches System in der Lage, die Aufgabe akkurat, sorgfältig und schnell auszuführen. Andererseits ist es sehr anfällig für Veränderungen in definierten Szenarien. Da der RPA-Bot für eine bestimmte Aufgabe konzipiert ist, ist es oft nicht möglich, ihn an andere Domänen oder sogar für einfache Änderungen in einem Arbeitsablauf anzupassen (Mohanty and Vyas, 2018). Diese Unfähigkeit, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, führte zu einem weiteren Verbesserungsbereich für RPAbots – den Intelligenten Prozessautomatisierungssystemen (IPA). IPA-Bots kombinieren RPA mit Künstlicher Intelligenz (AI) und können komplexe und kognitiv anspruchsvollere Aufgaben erfüllen, die u.A. Schlussfolgerungen und natürliches Sprachverständnis erfordern. Diese Systeme übernehmen zeitaufwändige und routinemäßige Aufgaben, ermöglichen somit einen intelligenten Arbeitsablauf und befreien Fachkräfte für die Durchführung komplizierterer Aufgaben. Bisher wurden die IPA-Techniken hauptsächlich im Bereich der Bildverarbeitung eingesetzt. In der letzten Zeit wurde die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) jedoch auch zu einem der potenziellen Anwendungen für IPA, und zwar aufgrund von der Fähigkeit, die menschliche Sprache zu interpretieren. NLP-Methoden werden eingesetzt, um große Mengen an Textdaten zu analysieren und auf verschiedene Anfragen zu reagieren. Auch wenn die verfügbaren Daten unstrukturiert sind oder kein vordefiniertes Format haben (z.B. E-Mails), oder wenn die in einem variablen Format vorliegen (z.B. Rechnungen, juristische Dokumente), dann werden ebenfalls die NLP Techniken angewendet, um die relevanten Informationen zu extrahieren, die dann zur Lösung verschiedener Probleme verwendet werden können. NLP im Rahmen von IPA beschränkt sich jedoch nicht auf die Extraktion relevanter Daten aus Textdokumenten. Eine der zentralen Anwendungen von IPA sind Konversationsagenten, die zur Interaktion zwischen Mensch und Maschine eingesetzt werden. Konversationsagenten erfahren enorme Nachfrage, da sie in der Lage sind, eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig zu unterstützen, und dabei in einer natürlichen Sprache kommunizieren. Die Implementierung eines Chatsystems umfasst verschiedene Arten von NLP-Teilaufgaben, beginnend mit dem Verständnis der natürlichen Sprache (z.B. Absichtserkennung, Extraktion von Entitäten) über das Dialogmanagement (z.B. Festlegung der nächstmöglichen Bot-Aktion) bis hin zur Response-Generierung. Ein typisches Dialogsystem für IPA-Zwecke übernimmt in der Regel unkomplizierte Kundendienstanfragen (z.B. Beantwortung von FAQs), so dass sich die Mitarbeiter auf komplexere Anfragen konzentrieren können. Diese Dissertation umfasst zwei Bereiche, die durch das breitere Thema vereint sind, nämlich die Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) unter Verwendung statistischer Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Der erste Block dieser Arbeit (Kapitel 2 – Kapitel 4) befasst sich mit der Impementierung eines Konversationsagenten für IPA-Zwecke innerhalb der E-Learning-Domäne. Wie bereits erwähnt, sind Chatbots eine der zentralen Anwendungen für die IPA-Domäne, da sie zeitaufwändige Aufgaben in einer natürlichen Sprache effektiv ausführen können. Der IPA-Kommunikationsbot, der in dieser Arbeit realisiert wurde, kümmert sich ebenfalls um routinemäßige und zeitaufwändige Aufgaben, die sonst von Tutoren in einem Online-Mathematikkurs in deutscher Sprache durchgeführt werden. Dieser Bot ist in der täglichen Anwendung innerhalb der mathematischen Plattform OMB+ eingesetzt. Bei der Durchführung von Experimenten beobachteten wir zwei Möglichkeiten, den Konversationsagenten im industriellen Umfeld zu entwickeln – zunächst mit rein regelbasierten Methoden, unter Bedingungen der fehlenden Trainingsdaten und besonderer Aspekte der Zieldomäne (d.h. E-Learning). Zweitens haben wir zwei der Hauptsystemkomponenten (Sprachverständnismodul, Dialog-Manager) mit dem derzeit fortschrittlichsten Deep Learning Algorithmus reimplementiert und die Performanz dieser Komponenten untersucht. Der zweite Teil der Doktorarbeit (Kapitel 5 – Kapitel 6) betrachtet ein IPA-Problem innerhalb des Vorhersageanalytik-Bereichs. Vorhersageanalytik zielt darauf ab, Prognosen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten zu erstellen. Daher kann ein Unternehmen mit Hilfe der Vorhersagesysteme z.B. die Trends oder neu entstehende Themen zuverlässig bestimmen und diese Informationen dann bei wichtigen Geschäftsentscheidungen (z.B. Investitionen) einsetzen. In diesem Teil der Arbeit beschäftigen wir uns mit dem Teilproblem der Trendprognose – insbesondere mit dem Fehlen öffentlich zugänglicher Benchmarks für die Evaluierung von Trenderkennungsalgorithmen. Wir haben den Benchmark zusammengestellt und veröffentlicht, um sowohl Trends als auch Abwärtstrends zu erkennen. Nach unserem besten Wissen ist die Aufgabe der Abwärtstrenderkennung bisher nicht adressiert worden. Der resultierende Benchmark basiert auf einer Sammlung von mehr als einer Million Dokumente, der zu den größten gehört, die bisher für die Trenderkennung verwendet wurden, und somit einen realistischen Rahmen für die Entwicklung von Trenddetektionsalgorithmen bietet

EPMA-World Congress 2015: Bonn, Germany. 3-5 September 2015

Table of contents A1 Predictive and prognostic biomarker panel for targeted application of radioembolisation improving individual outcomes in hepatocellular carcinoma Jella-Andrea Abraham, Olga Golubnitschaja A2 Integrated market access approach amplifying value of “Rx-CDx” Ildar Akhmetov A3 Disaster response: an opportunity to improve global healthcare Russell J. Andrews, Leonidas Quintana A4 USA PPPM: proscriptive, profligate, profiteering medicine-good for 1 % wealthy, not for 99 % unhealthy Russell J. Andrews A5 The role of IDO in a murine model of gingivitis: predictive and therapeutic potentials Babak Baban, Jun Yao Liu, Xu Qin, Tailing Wang, Mahmood S. Mozaffari A6 Specific diets for personalised treatment of diabetes type 2 Viktoriia V. Bati, Tamara V. Meleshko, Olga B. Levchuk, Nadiya V. Boyko A7 Towards personalized physiotherapeutic approach Joanna Bauer, Ewa Boerner, Halina Podbielska A8 Cells, animal, SHIME and in silico models for detection and verification of specific biomarkers of non-communicable chronic diseases Alojz Bomba, Viktor O. Petrov, Volodymyr G. Drobnych, Rostyslav V. Bubnov, Oksana M. Bykova, Nadiya V. Boyko A9 INTERACT-chronic care model: Self-treatment by patients with decision support e-Health solution Hans-Peter Brunner-La Rocca, Lutz Fleischhacker, Olga Golubnitschaja, Frank Heemskerk, Thomas Helms, Tiny Jaarsma, Judita Kinkorova, Jan Ramaekers, Peter Ruff, Ivana Schnur, Emilio Vanoli, Jose Verdu A10 PPPM in cardiovascular medicine in 2015 Hans-Peter Brunner-La Rocca A11 Magnetic resonance imaging of nanoparticles in mice, potential for theranostic and contrast media development – pilot results Rostyslav V. Bubnov, Sergiy A. Grabovetskyi, Olena M. Mykhalchenko, Natalia O. Tymoshok, Oleksandr B. Shcherbakov, Igor P. Semeniv, Mykola Y. Spivak A12 Ultrasound diagnosis for diabetic neuropathy - comparative study Rostyslav V. Bubnov, Tetyana V. Ostapenko A13 Ultrasound for stratification patients with diabetic foot ulcers for prevention and personalized treatment - pilot results Rostyslav V. Bubnov, Nazarii M. Kobyliak, Nadiya M. Zholobak, Mykola Ya. Spivak A14 Project ImaGenX – designing and executing a questionnaire on environment and lifestyle risk of breast cancer John Paul Cauchi A15 Genomics – a new structural brand of predictive, preventive and personalized medicine or the new driver as well? Dmitrii Cherepakhin, Marina Bakay, Artem Borovikov, Sergey Suchkov A16 Survey of questionnaires for evaluation of the quality of life in various medical fields Barbara Cieślik, Agnieszka Migasiewicz, Maria-Luiza Podbielska, Markus Pelleter, Agnieszka Giemza, Halina Podbielska A17 Personalized molecular treatment for muscular dystrophies Sebahattin Cirak A18 Secondary mutations in circulating tumour DNA for acquired drug resistance in patients with advanced ALK + NSCLC Marzia Del Re, Paola Bordi, Valentina Citi, Marta Palombi, Carmine Pinto, Marcello Tiseo, Romano Danesi A19 Recombinant species-specific FcεRI alpha proteins for diagnosis of IgE-mediated allergies in dogs, cats and horses Lukas Einhorn, Judit Fazekas, Martina Muhr, Alexandra Schoos, Lucia Panakova, Ina Herrmann, Krisztina Manzano-Szalai, Kumiko Oida, Edda Fiebiger, Josef Singer, Erika Jensen-Jarolim A20 Global methodology for developmental neurotoxicity testing in humans and animals early and chronically exposed to chemical contaminants Arpiné A. Elnar, Nadia Ouamara, Nadiya Boyko, Xavier Coumoul, Jean-Philippe Antignac, Bruno Le Bizec, Gauthier Eppe, Jenny Renaut, Torsten Bonn, Cédric Guignard, Margherita Ferrante, Maria Liusa Chiusano, Salvatore Cuzzocrea, Gerard O'Keeffe, John Cryan, Michelle Bisson, Amina Barakat, Ihsane Hmamouchi, Nasser Zawia, Anumantha Kanthasamy, Glen E. Kisby, Rui Alves, Oscar Villacañas Pérez, Kim Burgard, Peter Spencer, Norbert Bomba, Martin Haranta, Nina Zaitseva, Irina May, Stéphanie Grojean, Mathilde Body-Malapel, Florencia Harari, Raul Harari, Kristina Yeghiazaryan, Olga Golubnitschaja, Vittorio Calabrese, Christophe Nemos, Rachid Soulimani A21 Mental indicators at young people with attributes hypertension and pre-hypertension Maria E. Evsevyeva, Elena A. Mishenko, Zurida V. Kumukova, Evgeniy V. Chudnovsky, Tatyana A. Smirnova A22 On the approaches to the early diagnosis of stress-induced hypertension in young employees of State law enforcement agencies Maria E. Evsevyeva, Ludmila V. Ivanova, Michail V. Eremin, Maria V. Rostovtseva A23 Сentral aortic pressure and indexes of augmentation in young persons in view of risk factors Maria E. Evsevyeva, Michail V. Eremin, Vladimir I. Koshel, Oksana V. Sergeeva, Nadesgda M. Konovalova A24 Breast cancer prediction and prevention: Are reliable biomarkers in horizon? Shantanu Girotra, Olga Golubnitschaja A25 Flammer Syndrome and potential formation of pre-metastatic niches: A multi-centred study on phenotyping, patient stratification, prediction and potential prevention of aggressive breast cancer and metastatic disease Olga Golubnitschaja, Manuel Debald, Walther Kuhn, Kristina Yeghiazaryan, Rostyslav V. Bubnov, Vadym M. Goncharenko, Ulyana Lushchyk, Godfrey Grech, Katarzyna Konieczka A26 Innovative tools for prenatal diagnostics and monitoring: improving individual pregnancy outcomes and health-economy in EU Olga Golubnitschaja, Jan Jaap Erwich, Vincenzo Costigliola, Kristina Yeghiazaryan, Ulrich Gembruch A27 Immunohistochemical assessment of APUD cells in endometriosis Vadym M. Goncharenko, Vasyl O. Beniuk, Olga V. Kalenska, Rostyslav V. Bubnov A28 Updating personalized management algorithm of endometrial hyperplasia in pre-menopause women Vadym M. Goncharenko, Vasyl O. Beniuk, Rostyslav V. Bubnov, Olga Melnychuk A29 The personified treatment approach of polimorbid patients with periodontal inflammatory diseases Irina A. Gorbacheva, Lyudmila Y. Orekhova, Vadim V. Tachalov A30 Ukrainian experience in hybrid war – the challenge to update algorithms for personalized care and early prevention of different military injuries Olena I. Grechanyk, Rizvan Ya. Abdullaiev, Rostyslav V. Bubnov A31 Tear fluid biomarkers: a comparison of tear fluid sampling and storage protocols Suzanne Hagan, Eilidh Martin, Ian Pearce, Katherine Oliver A32 The correlation of dietary habits with gingival problems during menstruation Cenk Haytac, Fariz Salimov, Servin Yoksul, Anatoly A. Kunin, Natalia S. Moiseeva A33 Genomic medicine in a contemporary Spanish population of prostate cancer: our experience Bernardo Herrera-Imbroda, Sergio del Río-González, Maria Fernanda Lara, Antonia Angulo, Francisco Javier Machuca Santa-Cruz A34 Challenges, opportunities and collaborations for personalized medicine applicability in uro-oncological disease Bernardo Herrera-Imbroda, Sergio del Río-González, Maria Fernanda Lara A35 Metabolic hallmarks of cancer as targets for a personalized therapy John Ionescu A36 Influence of genetic polymorphism as a predictor of the development of periodontal disease in patients with gastric ulcer and 12 duodenal ulcer Alfiya Z. Isamulaeva, Anatoly A. Kunin, Shamil Sh. Magomedov, Aida I. Isamulaeva A37 Challenges in diabetic macular edema Tatjana Josifova A38 Overview of the EPMA strategies in laboratory medicine relevant for PPPM Marko Kapalla, Juraj Kubáň, Olga Golubnitschaja, Vincenzo Costigliola A39 EPMA initiative for effective organization of medical travel: European concepts and criteria Vincenzo Costigliola, Marko Kapalla, Juraj Kubáň, Olga Golubnitschaja A40 Design and innovation in e-textiles: implications for PPPM Anthony Kent, Tom Fisher, Tilak Dias A41 Biobank in Pilsen as a member of national node BBMRI_CZ Judita Kinkorová, Ondřej Topolčan A42 Big data in personalized medicine: hype and hope Matthias Kohl A43 The 3P approach as the platform of the European Dentistry Department (DPPPD) Anatoly A. Kunin, Natalia S. Moiseeva A44 The endometrium cytokine patterns for predictive diagnosis of proliferation severity and cancer prevention Andrii I. Kurchenko, Vasyl A. Beniuk, Vadym M. Goncharenko, Rostyslav V. Bubnov, Nadiya V. Boyko, Andriy M. Strokan A45 A monocyte-based in-vitro system for testing individual responses to the implanted material: future for personalized implant construction Julia Kzhyshkowska, Alexandru Gudima, Ksenia S. Stankevich, Victor D. Filimonov4, Harald Klüter, Evgeniya M. Mamontova, Sergei I. Tverdokhlebov A46 Prediction and prevention of adverse health effects by meteorological factors: Biomarker patterns and creation of a device for self-monitoring and integrated care Ulyana B. Lushchyk, Viktor V. Novytskyy, Igor P. Babii, Nadiya G. Lushchyk, Lyudmyla S. Riabets, Ivanna I. Legka A47 Targeting "disease signatures" towards personalized healthcare Mira Marcus-Kalish, Alexis Mitelpunkt, Tal Galili, Neta Shachar, Yoav Benjamini A48 Influence of the skin imperfection on the personal quality of life and possible tools for objective diagnosis Agnieszka Migasiewicz, Markus Pelleter, Joanna Bauer, Ewelina Dereń, Halina Podbielska A49 The new direction in caries prevention based on the ultrastructure of dental hard tissues and filling materials Natalia S. Moiseeva, Anatoly A. Kunin, Dmitry A. Kunin A50 The use of LED radiation in prevention of dental diseases Natalia S. Moiseeva, Yury A. Ippolitov, Dmitry A. Kunin, Alexei N. Morozov, Natalia V. Chirkova, Nakhid T. Aliev A51 Status of endothelial progenitor cells in diabetic nephropathy: predictive and preventive potentials Mahmood S. Mozaffari, Jun Yao Liu, Babak Baban A52 The status of glucocorticoid-induced leucine zipper protein in salivary gland in Sjögren’s syndrome: predictive and personalized treatment potentials Mahmood S. Mozaffari, Jun Yao Liu, Rafik Abdelsayed, Xing-Ming Shi, Babak Baban A53 Maximal aerobic capacity - important quality marker of health Jaroslav Novák, Milan Štork, Václav Zeman A54 The EMPOWER project: laboratory medicine and Horizon 2020 Wytze P. Oosterhuis, Elvar Theodorsson A55 Personality profile manifestations in patient’s attitude to oral care and adherence to doctor’s prescriptions Lyudmila Y. Orekhova, Tatyana V. Kudryavtseva, Elena R. Isaeva, Vadim V. Tachalov, Ekaterina S. Loboda A56 Results of an European survey on personalized medicine addressed to directions of laboratory medicine Mario Pazzagli, Francesca Malentacchi, Irene Mancini, Ivan Brandslund, Pieter Vermeersch, Matthias Schwab, Janja Marc, Ron H.N. van Schaik, Gerard Siest, Elvar Theodorsson, Chiara Di Resta A57 MCI or early dementia predictive speech based diagnosis techniques Matus Pleva, Jozef Juhar A58 Personalized speech based mobile application for eHealth Matus Pleva, Jozef Juhar A59 Circulating tumor cell-free DNA as the biomarker in the management of cancer patients Jiří Polívka jr., Filip Janků, Martin Pešta, Jan Doležal, Milena Králíčková, Jiří Polívka A60 Complex stroke care – educational programme in Stroke Centre University Hospital Plzen Jiří Polívka, Alena Lukešová, Nina Müllerová, Petr Ševčík, Vladimír Rohan A61 Sleep apnea and sleep fragmentation contribute to brain aging Kneginja Richter, Lence Miloseva, Günter Niklewski A62 Personalised approach for sleep disturbances in shift workers Kneginja Richter, Jens Acker, Guenter Niklewski A63 Medical travel and innovative PPPM clusters: new concept of integration Olga Safonicheva, Vincenzo Costigliola A64 Medical travel and women health Olga Safonicheva A65 Continuity of generations in the training of specialists in the field of reconstructive microsurgery Maxim Sautin, Janna Sinelnikova, Sergey Suchkov A66 Telemonitoring of stroke patients – empirical evidence of individual risk management results from an observational study in Germany Songül Secer, Stephan von Bandemer A67 Women’s increasing breast cancer risk with n-6 fatty acid intake explained by estrogen-fatty acid interactive effect on DNA damage: implications for gender-specific nutrition within personalized medicine Niva Shapira A68 Cytobacterioscopy of the gingival crevicular fluid as a method for preventive diagnosis of periodontal diseases Aleksandr Shcherbakov, Anatoly A. Kunin, Natalia S. Moiseeva A69 Use of specially treated composites in dentistry to avoid violations of aesthetics Bogdan R. Shumilovich, Zhanna Lipkind, Yulia Vorobieva, Dmitry A. Kunin, Anastasiia V. Sudareva A70 National eHealth system – platform for preventive, predictive and personalized diabetes care Ivica Smokovski, Tatjana Milenkovic A72 The common energy levels of Prof. Szent-Györgyi, the intrinsic chemistry of melanin, and the muscle physiopathology. Implications in the context of Preventive, Predictive, and Personalized Medicine Arturo Solís-Herrera, María del Carmen Arias-Esparza, Sergey Suchkov A73 Plurality and individuality of hepatocellular carcinoma: PPPM perspectives Krishna Chander Sridhar, Olga Golubnitschaja A74 Strategic aspects of higher medical education reforms to secure newer educational platforms for getting biopharma professionals matures Maria Studneva, Sihong Song, James Creeden, Мark Мandrik, Sergey Suchkov A75 Overview of the strategies and activities of the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, (EFLM) Elvar Theodorsson, EFLM A76 New spectroscopic techniques for point of care label free diagnostics Syed A. M. Tofail A77 Tumor markers for personalized medicine and oncology - the role of Laboratory Medicine Ondřej Topolčan, Judita Kinkorová, Ondřej Fiala, Marie Karlíková, Šárka Svobodová, Radek Kučera, Radka Fuchsová, Vladislav Třeška, Václav Šimánek, Ladislav Pecen, Jan Šoupal, Štěpán Svačina2 A78 Modern medical terminology (MMT) as a driver of the global educational reforms Evgeniya Tretyak, Maria Studneva, Sergey Suchkov A79 Juvenile hypertension; the relevance of novel predictive, preventive and personalized assessment of its determinants Francesca M. Trovato, G. Fabio Martines, Daniela Brischetto, Daniela Catalano, Giuseppe Musumeci, Guglielmo M. Trovato A80 Proteomarkers Biotech George Th. Tsangaris, Athanasios K. Anagnostopoulos A81 Proteomics and mass spectrometry based non-invasive prenatal testing of fetal health and pregnancy complications George Th. Tsangaris, Athanasios K. Anagnostopoulos A82 Integrated Ecosystem for an Integrated Care model for Heart Failure (HF) patients including related comorbidities (ZENITH) José Verdú, German Gutiérrez, Jordi Rovira, Marta Martinez, Lutz Fleischhacker, Donna Green, Arthur Garson, Elena Tamburini, Stefano Cuomo, Juan Martinez-Leon, Teresa Abrisqueta, Hans-Peter Brunner-La Rocca, Tiny Jaarsma, Teresa Arredondo, Cecilia Vera, Giuseppe Fico, Olga Golubnitschaja, Fernando Arribas, Martina Onderco, Isabel Vara, on behalf of ZENITH consortium A83 Predictive, preventive and personalized medicine in diabetes onset and complication (MOSAIC project) José Verdú, Francesco Sambo, Barbara Di Camillo, Claudio Cobelli, Andrea Facchinetti, Giuseppe Fico, Riccardo Bellazzi, Lucia Sacchi, Arianna Dagliati, Daniele Segnani, Valentina Tibollo, Manuel Ottaviano, Rafael Gabriel, Leif Groop, Jacqueline Postma, Antonio Martinez, Liisa Hakaste, Tiinamaija Tuomi, Konstantia Zarkogianni, on behalf of MOSAIC consortium A84 Possibilities for personalized therapy of diabetes using in vitro screening of insulin and oral hypoglycemic agents Igor Volchek, Nina Pototskaya, Andrey Petrov A85 The innovative technology for personalized therapy of human diseases based on in vitro drug screening Igor Volchek, Nadezhda Pototskaya, Andrey Petrov A86 Bone destruction and temporomandibular joint: predictive markers, pathogenetic aspects and quality of life Ülle Voog-Oras, Oksana Jagur, Edvitar Leibur, Priit Niibo, Triin Jagomägi, Minh Son Nguyen, Chris Pruunsild, Dagmar Piikov, Mare Saag A87 Sub-optimal health management – global vision for concepts in medical travel Wei Wang A88 Sub-optimal health management: synergic PPPM-TCAM approach Wei Wang A89 Innovative technologies for minimal invasive diagnostics Andreas Weinhäusel, Walter Pulverer, Matthias Wielscher, Manuela Hofner, Christa Noehammer, Regina Soldo, Peter Hettegger, Istvan Gyurjan, Ronald Kulovics, Silvia Schönthaler, Gabriel Beikircher, Albert Kriegner, Stephan Pabinger, Klemens Vierlinger A90 Rare disease diobanks for personalized medicine Ayşe Yüzbaşıoğlu, Meral Özgüç, Member of EuroBioBank - European Network of DNA, Cell and Tissue Banks for Rare Disease

Statistical natural language processing methods for intelligent process automation

Nowadays, digitization is transforming the way businesses work. Recently, Artificial Intelligence (AI) techniques became an essential part of the automation of business processes: In addition to cost advantages, these techniques offer fast processing times and higher customer satisfaction rates, thus ultimately increasing sales. One of the intelligent approaches for accelerating digital transformation in companies is the Robotic Process Automation (RPA). An RPA-system is a software tool that robotizes routine and time-consuming responsibilities such as email assessment, various calculations, or creation of documents and reports (Mohanty and Vyas, 2018). Its main objective is to organize a smart workflow and therethrough to assist employees by offering them more scope for cognitively demanding and engaging work. Intelligent Process Automation (IPA) offers all these advantages as well; however, it goes beyond the RPA by adding AI components such as Machine- and Deep Learning techniques to conventional automation solutions. Previously, IPA approaches were primarily employed within the computer vision domain. However, in recent times, Natural Language Processing (NLP) became one of the potential applications for IPA as well due to its ability to understand and interpret human language. Usually, NLP methods are used to analyze large amounts of unstructured textual data and to respond to various inquiries. However, one of the central applications of NLP within the IPA domain – are conversational interfaces (e.g., chatbots, virtual agents) that are used to enable human-to-machine communication. Nowadays, conversational agents gain enormous demand due to their ability to support a large number of users simultaneously while communicating in a natural language. The implementation of a conversational agent comprises multiple stages and involves diverse types of NLP sub-tasks, starting with natural language understanding (e.g., intent recognition, named entity extraction) and going towards dialogue management (i.e., determining the next possible bots action) and response generation. Typical dialogue system for IPA purposes undertakes straightforward customer support requests (e.g., FAQs), allowing human workers to focus on more complicated inquiries. In this thesis, we are addressing two potential Intelligent Process Automation (IPA) applications and employing statistical Natural Language Processing (NLP) methods for their implementation. The first block of this thesis (Chapter 2 – Chapter 4) deals with the development of a conversational agent for IPA purposes within the e-learning domain. As already mentioned, chatbots are one of the central applications for the IPA domain since they can effectively perform time-consuming tasks while communicating in a natural language. Within this thesis, we realized the IPA conversational bot that takes care of routine and time-consuming tasks regularly performed by human tutors of an online mathematical course. This bot is deployed in a real-world setting within the OMB+ mathematical platform. Conducting experiments for this part, we observed two possibilities to build the conversational agent in industrial settings – first, with purely rule-based methods, considering the missing training data and individual aspects of the target domain (i.e., e-learning). Second, we re-implemented two of the main system components (i.e., Natural Language Understanding (NLU) and Dialogue Manager (DM) units) using the current state-of-the-art deep-learning architecture (i.e., Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)) and investigated their performance and potential use as a part of a hybrid model (i.e., containing both rule-based and machine learning methods). The second part of the thesis (Chapter 5 – Chapter 6) considers an IPA subproblem within the predictive analytics domain and addresses the task of scientific trend forecasting. Predictive analytics forecasts future outcomes based on historical and current data. Therefore, using the benefits of advanced analytics models, an organization can, for instance, reliably determine trends and emerging topics and then manipulate it while making significant business decisions (i.e., investments). In this work, we dealt with the trend detection task – specifically, we addressed the lack of publicly available benchmarks for evaluating trend detection algorithms. We assembled the benchmark for the detection of both scientific trends and downtrends (i.e., topics that become less frequent overtime). To the best of our knowledge, the task of downtrend detection has not been addressed before. The resulting benchmark is based on a collection of more than one million documents, which is among the largest that has been used for trend detection before, and therefore, offers a realistic setting for the development of trend detection algorithms.Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine Art von Software-Bots, die manuelle menschliche Tätigkeiten wie die Eingabe von Daten in das System, die Anmeldung in Benutzerkonten oder die Ausführung einfacher, aber sich wiederholender Arbeitsabläufe nachahmt (Mohanty and Vyas, 2018). Einer der Hauptvorteile und gleichzeitig Nachteil der RPA-bots ist jedoch deren Fähigkeit, die gestellte Aufgabe punktgenau zu erfüllen. Einerseits ist ein solches System in der Lage, die Aufgabe akkurat, sorgfältig und schnell auszuführen. Andererseits ist es sehr anfällig für Veränderungen in definierten Szenarien. Da der RPA-Bot für eine bestimmte Aufgabe konzipiert ist, ist es oft nicht möglich, ihn an andere Domänen oder sogar für einfache Änderungen in einem Arbeitsablauf anzupassen (Mohanty and Vyas, 2018). Diese Unfähigkeit, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, führte zu einem weiteren Verbesserungsbereich für RPAbots – den Intelligenten Prozessautomatisierungssystemen (IPA). IPA-Bots kombinieren RPA mit Künstlicher Intelligenz (AI) und können komplexe und kognitiv anspruchsvollere Aufgaben erfüllen, die u.A. Schlussfolgerungen und natürliches Sprachverständnis erfordern. Diese Systeme übernehmen zeitaufwändige und routinemäßige Aufgaben, ermöglichen somit einen intelligenten Arbeitsablauf und befreien Fachkräfte für die Durchführung komplizierterer Aufgaben. Bisher wurden die IPA-Techniken hauptsächlich im Bereich der Bildverarbeitung eingesetzt. In der letzten Zeit wurde die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) jedoch auch zu einem der potenziellen Anwendungen für IPA, und zwar aufgrund von der Fähigkeit, die menschliche Sprache zu interpretieren. NLP-Methoden werden eingesetzt, um große Mengen an Textdaten zu analysieren und auf verschiedene Anfragen zu reagieren. Auch wenn die verfügbaren Daten unstrukturiert sind oder kein vordefiniertes Format haben (z.B. E-Mails), oder wenn die in einem variablen Format vorliegen (z.B. Rechnungen, juristische Dokumente), dann werden ebenfalls die NLP Techniken angewendet, um die relevanten Informationen zu extrahieren, die dann zur Lösung verschiedener Probleme verwendet werden können. NLP im Rahmen von IPA beschränkt sich jedoch nicht auf die Extraktion relevanter Daten aus Textdokumenten. Eine der zentralen Anwendungen von IPA sind Konversationsagenten, die zur Interaktion zwischen Mensch und Maschine eingesetzt werden. Konversationsagenten erfahren enorme Nachfrage, da sie in der Lage sind, eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig zu unterstützen, und dabei in einer natürlichen Sprache kommunizieren. Die Implementierung eines Chatsystems umfasst verschiedene Arten von NLP-Teilaufgaben, beginnend mit dem Verständnis der natürlichen Sprache (z.B. Absichtserkennung, Extraktion von Entitäten) über das Dialogmanagement (z.B. Festlegung der nächstmöglichen Bot-Aktion) bis hin zur Response-Generierung. Ein typisches Dialogsystem für IPA-Zwecke übernimmt in der Regel unkomplizierte Kundendienstanfragen (z.B. Beantwortung von FAQs), so dass sich die Mitarbeiter auf komplexere Anfragen konzentrieren können. Diese Dissertation umfasst zwei Bereiche, die durch das breitere Thema vereint sind, nämlich die Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) unter Verwendung statistischer Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Der erste Block dieser Arbeit (Kapitel 2 – Kapitel 4) befasst sich mit der Impementierung eines Konversationsagenten für IPA-Zwecke innerhalb der E-Learning-Domäne. Wie bereits erwähnt, sind Chatbots eine der zentralen Anwendungen für die IPA-Domäne, da sie zeitaufwändige Aufgaben in einer natürlichen Sprache effektiv ausführen können. Der IPA-Kommunikationsbot, der in dieser Arbeit realisiert wurde, kümmert sich ebenfalls um routinemäßige und zeitaufwändige Aufgaben, die sonst von Tutoren in einem Online-Mathematikkurs in deutscher Sprache durchgeführt werden. Dieser Bot ist in der täglichen Anwendung innerhalb der mathematischen Plattform OMB+ eingesetzt. Bei der Durchführung von Experimenten beobachteten wir zwei Möglichkeiten, den Konversationsagenten im industriellen Umfeld zu entwickeln – zunächst mit rein regelbasierten Methoden, unter Bedingungen der fehlenden Trainingsdaten und besonderer Aspekte der Zieldomäne (d.h. E-Learning). Zweitens haben wir zwei der Hauptsystemkomponenten (Sprachverständnismodul, Dialog-Manager) mit dem derzeit fortschrittlichsten Deep Learning Algorithmus reimplementiert und die Performanz dieser Komponenten untersucht. Der zweite Teil der Doktorarbeit (Kapitel 5 – Kapitel 6) betrachtet ein IPA-Problem innerhalb des Vorhersageanalytik-Bereichs. Vorhersageanalytik zielt darauf ab, Prognosen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten zu erstellen. Daher kann ein Unternehmen mit Hilfe der Vorhersagesysteme z.B. die Trends oder neu entstehende Themen zuverlässig bestimmen und diese Informationen dann bei wichtigen Geschäftsentscheidungen (z.B. Investitionen) einsetzen. In diesem Teil der Arbeit beschäftigen wir uns mit dem Teilproblem der Trendprognose – insbesondere mit dem Fehlen öffentlich zugänglicher Benchmarks für die Evaluierung von Trenderkennungsalgorithmen. Wir haben den Benchmark zusammengestellt und veröffentlicht, um sowohl Trends als auch Abwärtstrends zu erkennen. Nach unserem besten Wissen ist die Aufgabe der Abwärtstrenderkennung bisher nicht adressiert worden. Der resultierende Benchmark basiert auf einer Sammlung von mehr als einer Million Dokumente, der zu den größten gehört, die bisher für die Trenderkennung verwendet wurden, und somit einen realistischen Rahmen für die Entwicklung von Trenddetektionsalgorithmen bietet

Nucleon parton distributions in chiral perturbation theory

Die Eigenschaften der Entwicklung von Nukleon-Lichtkegel-Operatoren wurden untersucht. Mit Hilfe der chiralen Störungsrechnung haben wir demonstriert, dass die Konvergenz der chiralen Entwicklung von Nukleon-Partonverteilungsfunktionen stark vom Wert der Variablen x abhängt. Drei Bereiche für x mit unterschiedlichen analytischen Eigenschaften in der chiralen Entwicklung von Partonverteilungen wurden gefunden. Für jeden der Bereiche wurden spezielle $\textit {power counting}$ Regeln entsprechend einer teilweisen Resummation der chiralen Reihe entwickelt. Die nichtlokalen Operatoren für die Vektor- und Axial-vektorpartonverteilung in der nullten und ersten Ordnung der chiralen Reihe wurden konstruiert. Mit Hilfe der hergeleiteten $\textit {power counting}$ Regeln und nichtlokalen Operatoren konnte ein Ausdruck für die Nukleon-GPDs in zweiter Ordnung im Bereich x>a^2 ermittelt werden

TRENDNERT: A Benchmark for Trend and Downtrend Detection in a Scientific Domain

Computational analysis and modeling of the evolution of trends is an important area of research in Natural Language Processing (NLP) because of its socio-economic impact. However, no large publicly available benchmark for trend detection currently exists, making a comparative evaluation of methods impossible. We remedy this situation by publishing the benchmark TRENDNERT, consisting of a set of gold trends and downtrends and document labels that is available as an unrestricted download, and a large underlying document collection that can also be obtained for free. We propose Mean Average Precision (MAP) as an evaluation measure for trend detection and apply this measure in an investigation of several baselines

Phraseological units with a structural component of the zoonymic code in the assessment of human qualities in the Yakut and Chinese languages

The paper presents the attempt to perform comparative analysis of phraseological units with a structural component of the zoonymic code in the characterization of human qualities in the Yakut and Chinese languages. The paper analyzes the stereotypical images of animal characteristic of two countries with different geographic locations. The degree of similarity and difference in assessing the character of a person is of particular interest as well as the properties of his behavior, expressed metaphorically through the images of animals familiar to a certain national culture. Since, possessing linguistic and cultural differences, the speakers of the considered languages can attach different, sometimes diametrically opposite meanings to the same image. A comparative analysis of the idioms recorded in the language can help to reveal some culturally significant differences in the perception of one or another trait of human nature and the presentation of behavioral characteristics. The authors tried to consider the most common images for a given language and compare the anthropomorphic qualities attributed to this or that animal

The Cross-Cultural Differences in Perceived Stress of the COVID-19 Pandemic in Schoolchildren from Russia and Kyrgyzstan With Normal and High Levels of Anxiety and Depression

Children and youth of school age form a special population group highly sensitive to various stressors and negative effects in everyday life. The COVID-19 pandemic crisis characterized by uncertainty, vulnerability, changes in quality of life together with urgent transition to distant/online learning affected significantly psychological well-being of children and youth. The aim of this study was to assess the cross-cultural differences in actual stress in Russian and Kyrgyz schoolchildren with high and low levels of anxiety and depression during the initial stage of the COVID-19 pandemic and after a year life during the pandemic. The descriptive cross-sectional study was conducted via an online survey completed by total 1834 schoolchildren aged from 13 to 18 from Russia and Kyrgyzstan, the periods of survey: 10th May - 10th June, 2020; 18th May -15th June, 2021. The Perceived Stress Scale and Hospital Anxiety and Depression Scale were used to assess stress, anxiety and depression scores. The findings suggest that there are cross-cultural differences in perceived stress amongst schoolchildren with high level of depression and anxiety: Russian respondents in 2021 demonstrated less pronounced index of the perceived stress than Kyrgyz schoolchildren. The stress level of Kyrgyz schoolchildren increased significantly in 2021 in comparison to the period of outbreak of the pandemic. In 2021 in both countries we found the same pattern: girls had significantly more pronounced stress than boys. The results disclose important aspects of the impact of COVID-19 on schoolchildren and demonstrate the emerging need of psychological aid and for supporting schoolchildren mental health