I detta dokument föreslår vi en ny metod som kombinerar PubMed kunskap och Electronic Health Records för att utveckla en viktad Bayesian Network Inference (BNI) modell för bukspottkörtelcancer förutsägelse. Vi valde ut 20 gemensamma riskfaktorer i samband med pankreascancer och använde PubMed kunskap för att väga riskfaktorerna. En nyckelordsbaserad algoritm utvecklades för att extrahera och klassificera PubMed abstracts i tre kategorier som representerade positiva, negativa eller neutrala associationer mellan varje riskfaktor och pankreascancer. Sedan konstruerade vi en viktad BNI-modell genom att lägga till normaliserade vikter i en konventionell BNI-modell. Vi använde denna modell för att extrahera EHR-värdena för patienter med eller utan pankreascancer, vilket gjorde det möjligt för oss att beräkna de tidigare sannolikheterna för de 20 riskfaktorerna i BNI. Programvaran iDiagnosis var utformad för att använda denna viktade BNI modell för att förutsäga pankreascancer. I en utvärdering med hjälp av en uppsättning fallkontrolldata överträffade den viktade BNI-modellen betydligt den konventionella BNI-modellen och två andra klassiatorer (k-Nearest Neighbor and Support Vector Machine). Vi drar slutsatsen att den viktade BNI med hjälp av PubMed kunskap och EHR data visar anmärkningsvärd noggrannhet förbättring jämfört med befintliga representativa metoder för bukspottkörtelcancer förutsägelse.
Ett försök att kombinera PubMed-kunskap och EHR-data, för att utveckla en cancerriskkalkylator, beskrivs i REF.
Combining PubMed knowledge and EHR data to develop a weighted bayesian network for pancreatic cancer prediction
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}