Mål: Kvalitetssäkring av stora ontologiska system som SNOMED CT är en oumbärlig del av terminologins livscykel. Vi introducerar en hybrid strukturellt-lexikal metod för skalbar och systematisk upptäckt av saknade hierarkiska relationer och begrepp i SNOMED CT. Material och metoder: Alla icke-lattice subgraphs (den strukturella delen) i SNOMED CT är uttömmande extraheras med hjälp av en skalbar MapReduce algoritm. Fyra lexiska mönster (den lexiska delen) identifieras bland de extraherade icke-lattice subgrafer. Icke-lattice subgraphs som uppvisar sådana lexical mönster är ofta tecken på saknade hierarkiska relationer eller begrepp. Varje lexikalt mönster är associerat med en potentiell specifik typ av fel. Resultat: Genom att tillämpa den struktur-lexikala metoden på SNOMED CT (september 2015 US edition), hittade vi 6801 icke-lattice subgrafer som matchade dessa lexikala mönster, varav 2046 var möjliga att visuellt inspektera. Vi utvärderade ett slumpmässigt urval av 100 små subgrafer, varav 59 granskades i detalj av domänexperter. Alla underrubriker som granskats innehöll fel som bekräftats av experterna. Den vanligaste typen av fel saknades är en relation på grund av ofullständig eller inkonsekvent modellering av begreppen. Slutsatser: Vår hybrida struktur-lexikala metod är innovativ och har visat sig effektiv inte bara för att upptäcka fel i SNOMED CT, utan också för att föreslå sanering för dessa fel. Nyckelord: SNOMED CT, ontologi, kvalitetssäkring, non-lattice subgraph MÅL SNOMED CT är den mest omfattande klinisk hälso-och sjukvård terminologi världen över, och dess användning är påbjuden i USA som en del av meningsfull användning incitamentsprogram. Kvalitetssäkring är en oumbärlig del av livscykelhanteringen av biomedicinska terminologier, inklusive SNOMED CT. 1 Kvalitetssäkring av ett så stort terminologisystem är dock svårt på grund av dess stora storlek och komplexa struktur. Effektiva, automatiserade metoder för att förbättra kvaliteten på SNOMED CT behövs för att övervinna begränsningarna i det manuella arbetet. I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för att systematiskt identifiera inkonsekvenser, som kan visa saknade hierarkiska relationer och begrepp i SNOMED CT, baserat på de strukturella egenskaperna hos icke-lattice subgrafer och de lexiska egenskaperna hos begrepp som är involverade i dessa subgrafer. En slumpmässig delmängd av subgrafer som genererades automatiskt med hjälp av denna metod granskades av domänexperter för att bekräfta de avtäckta inkonsekvenserna. BAKGRUND OCH BETYDELSE
I tidigare arbete REF införde vi en hybridstruktur-lexikal metod baserad på de lexikala mönster av begreppsnamn i icke-lattice subgraphs för att automatiskt föreslå saknade hierarkiska relationer och begrepp i SNOMED CT.
Mining non-lattice subgraphs for detecting missing hierarchical relations and concepts in SNOMED CT
{'venue': None, 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}