基于多维度信息的新冠肺炎地区风险预测

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2023-01-16 11:05:44

课程名称适应人群
基于多维度信息的新冠肺炎地区风险预测学生、程序员、技术人员、科研人员

随着现代信息技术特别是互联网的快速发展,搜索引擎成为人们获取医疗相关讯息的重要工具,这些大数据涉及人们对疾病的关注、对自身症状的描述等。利用以搜索日志为基础的用户行为数据,生成额外的特征信息,可以有效协助新冠肺炎传播的预测,以便政府有关部门可以及时采取措施。

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内容概要:该论文探讨了通过融合生物医学文本挖掘及先进的知识图谱补全模型来为新冠肺炎寻找新用途药物的方法。研究者采用了神经网络方法从大量文献中提取有价值的语义三元组并构建一个大型知识图谱,在此基础上应用最新的嵌入技术和模式发现手段。此外,文中还进行了广泛的对比实验和性能评估,提出了几个有潜力的新药如紫杉醇(Paclitaxel),SB 203580 和抗纤溶素(α2-Antiplasmin),并对它们的作用机制进行了理论分析。这表明文献为基础的知识发现可以作为辅助药物筛选的有效工具。 适合人群:对生物医药大数据、人工智能、特别是机器学习应用于医学研究感兴趣的研究人员及专业人士。 使用场景及目标:该方法不仅可以快速确定可能有效的治疗新冠肺炎的新用途药物,还可以通过提供详细的分子机制解释帮助临床验证阶段的决策支持。这种创新性计算方法同样适用于其他疾病领域内的药物重定位任务。 其他说明:该研究展示了如何有效整合大规模非结构化医疗数据与现有生物数据库之间的关联信息,从而加速科学研究进程。然而作者指出未来需要进一步扩大样本量进行实证检验,并且考虑引入更多维度的数据集以完善预测准确性。此外,为了便于后续研究和技术交流,相关源代码已经发布到了GitHub平台。

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