例如，SNOMED Clinical Terms(SNOMED-CT)，世界上使用最广泛的医疗保健文献和报告的临床术语，包含数十万个医学术语及其关系并拥有多层次组织结构。...表1 最终SNOMED数据集的统计信息 2.2实现 考虑到SNOMED-CT的巨大规模以及可扩展性和一致的实施对于运行实验的重要性，作者将GraphVite用于KGE模型。...图1显示了RotatE，ComplEx，Snomed2Vec和Cui2Vec的概念嵌入，其颜色对应于广泛的语义组。...鉴于SNOMED-CT比两个数据集更大，并且可以说是一个更复杂的知识图谱，因此链接预测结果表明KGE模型学习了SNOMED-CT的合理表示。...表2显示了SNOMED-CT上5个KGE模型的链接预测任务的结果，其中表的上部针对SNOMED-CT上的5个KGE模型，下部针对两个标准KGE数据集上的TransE和RotatE。
分享 作者 | Zeljko 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 生物医学NER+L致力于从电子健康记录（EHR）中的文本中提取概念，并将其链接到大型生物医学数据库，如SNOMED-CT...数据准备 MedCATtrainer用于为任何生物医学概念（如SNOMED或UMLS）的文本文档添加注释。
通过新的解决方案，夏普现在可以利用NLP来识别临床术语，然后将这些术语规范化为众所周知的本体代码，最着名的是UMLS CUI，Snomed-CT和RxNorm。
通过在国际系统医学术语集（SNOMED-CT）之上预测两个实体（i,j）之间的关系（r）而做的链路预测，功能改装方法的语义学习效果得到了验证。
无边际：互联网是巨大的，它包含了数十亿个页面，仅Snomed CT医学术语就包含了370,000个类目，而现有的技术还不能消除所有语义重复的术语。
可以考虑目前比较流行的FHIR格式，加上SNOMED-CT这样的医疗术语标准 分布式机器学习：目前MedRec只是个数据查询系统，但并不支持跨医疗机构的数据分析，即使是最基本的统计。
另一个例子是 SNOMED CT，它可以追溯到1960年，但现在已经在OWL中完全正式化，并广泛用于电子健康记录。 ?...生命科学的一些领域受益于语义网技术已经有相当长的历史了，例如，前面提到的 SNOMED-CT 和基因本体论。一般来说，生物医学领域是语义网概念的早期采用者。
我们参考医学系统命名法SNOMED CT[1]，将其中一个选为标准名，其它作为别名，并建立映射关系。 3.2、智能助手搭建 3.2.1 整体框架 ?
CMeKG的构建参考了ICD、ATC、SNOMED、MeSH等权威的国际医学标准以及规模庞大、多源异构的临床指南、行业标准、诊疗规范与医学百科等医学文本信息。
也，越来越多地认为 SNOMED CT和 LOINC）是必要的。所有这些挑战以及医疗保健行业的其他医疗保健和技术创新（以及更多法规）推动了V2标准方法通过了最初设计的处理方式。
最后，我们将此应用于根据临床笔记组织患者，这些患者在SNOMED-CT医学知识图上被建模为信号，在基因图上嵌入被建模为信号的淋巴母细胞，以及在大的外周血单个核细胞（PBMC）细胞图上组织被建模为信号的基因...Finally, we apply this to organizing patients based on clinical notes who are modelled as signals on the SNOMED-CT
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