基于图嵌入的个性化心力衰竭管理运动处方推荐系统构建
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引用本文:张珂,鲍婷,吴蓉蓉,等.基于图嵌入的个性化心力衰竭管理运动处方推荐系统构建[J].医学信息学杂志,2023,44(6):72-78
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作者单位
张珂 四川大学华西医院/疾病分子网络前沿科学中心疾病系统遗传研究院 成都 610212 
鲍婷 四川大学华西医院/疾病分子网络前沿科学中心疾病系统遗传研究院 成都 610212 
吴蓉蓉 四川大学华西医院/疾病分子网络前沿科学中心疾病系统遗传研究院 成都 610212 
吾尔满 四川大学华西医院/疾病分子网络前沿科学中心疾病系统遗传研究院 成都 610212 
沈百荣 四川大学华西医院/疾病分子网络前沿科学中心疾病系统遗传研究院 成都 610212 
基金项目:国家自然科学基金项目(项目编号:32270690)。
中文摘要:目的/意义 促进心力衰竭(heart failure,HF)管理运动训练的临床实践。方法/过程 系统分析并整合相关文献、临床指南及专家共识,构建HF与运动训练知识图谱(knowledge graph,KG)。基于该KG,采用快速随机投影算法和K-邻近算法,构建图嵌入的推荐模型和个性化HF管理运动处方推荐系统。结果/结论 HF与运动训练的KG共包括2 703个实例和25 161条关系。基于该KG,图嵌入的个性化推荐系统可提供安全、有效、多样的运动处方推荐。
中文关键词:心力衰竭  运动处方  医学知识图谱  图嵌入  推荐系统  决策支持
 
Construction of a Graph Embedding Recommendation System for Personalized Exercise Prescription in Heart Failure Management
Abstract:Purpose/Significance To promote the clinical practice of exercise training intervention in the management of heart failure (HF). Method/Process The relevant literatures, clinical guidelines, and expert consensus are systematically analyzed and integrated, and a knowledge graph (KG) of HF and exercise training is constructed. Based on the KG, a graph embedding recommendation model and a personalized exercise prescription recommendation system for the management of HF are constructed by using the fast random projection algorithm and the K-nearest neighbors algorithm.Result/Conclusion In total,the KG of HF and exercise training includes 2 703 instances and 25 161 relations. Based on the KG, the graph-embedded personalized recommendation system provides safe, effective, and diverse exercise prescription recommendations.
keywords:heart failure (HF)  exercise prescription  medical knowledge graph (KG)  graph embedding  recommendation system  decision support
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