通讯作者: 唐小利, tang.xiaoli@imicams.ac.cn

DOI：10.12201/bmr.202203.00003

Discovery of potential comorbidity relationship based on co-occurrence and citation of entities

• 摘要：研究目的随着人口老龄化问题的加剧,共病成为日益严峻的健康问题。有效地预测共病组合能够为共病的防治和管理提供一定的参考方向。研究方法利用SPO语义挖掘和实体识别技术提取文献中具有共病关系的疾病实体,在此基础上构建共病网络,运用链路预测方法发现潜在的共病组合。研究结论糖尿病领域的实证结果可以证明模型的有效性和准确性,相比于未改进的方法预测效果更佳,能够对共病的发病机制、疾病预防、临床诊疗等方面起到辅助作用。

  关键词： 共病; 链路预测; SPO语义挖掘; 引文全文本

   

  Abstract: PurposeWith the aggravation of population aging, comorbidity has become an increasingly serious health problem. Accurate prediction of comorbidity combination can provide effective literature evidence-based support for the formulation of treatment plans and measures and the prevention, treatment and management of comorbidity.MethodSPO semantic mining and entity recognition technology were used to mine the comorbidity relationship in the literature. On this basis, the comorbidity network was constructed, and the link prediction method was used to predict the potential comorbidity combination.ConclusionEmpirical results in the field of diabetes can prove the effectiveness and accuracy of the model. Compared with the unimproved method, the prediction effect is better, and it can provide reference for the pathogenesis, disease prevention, clinical diagnosis and treatment of comorbidity.

  Key words: comorbidity; link prediction; SPO semantic mining; citing sentences

  提交时间：2022-03-18

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