16级同学袁凯琦,在实验室雷凯老师和沈颖老师的指导下,完成一篇论文“KGDDS: A System for Drug-Drug Similarity Measure in Therapeutic Substitution based on Knowledge Graph Curation”,并已确认被Journal of Medical Systems期刊录用。

 

Journal of Medical Systems期刊

Journal of Medical Systems(https://link.springer.com/journal/10916) 是人工智能领域面向生物医学应用的学术期刊,被中科院评为SCI 3区期刊。该期刊近五年平均影响因子(IF)为2.382。

 

中稿论文简介:

标题:KGDDS: A System for Drug-Drug Similarity Measure in Therapeutic Substitution based on Knowledge Graph Curation

作者:Ying Shen,Kaiqi Yuan,Jingchao Dai,Buzhou Tang,Min Yang,Kai Lei*

论文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s10916-019-1182-z

系统链接:http://www.iasokg.com/

摘要:测量药物 – 药物相似性是一项非常重要并且富有挑战性的工作,目前已经在标记的训练数据充足且可用的药物方面取得了重大进展。然而,利用知识图谱丰富的知识来解决数据偏差以及不完整性的潜力还有待挖掘。在本文中,我们提出了一个基于节点链接的生物医学知识图谱管理和可视化系统KGDDS,帮助预测药物 – 药物相似性。具体而言,我们重用现有的知识库来减轻构建高质量知识图的困难,这些知识图的大小高达700万条边。然后我们设计了一个预测模型来探索药理学特征和知识图特征。最后,我们提出了一种用户交互模型,将药物相似度可视化,帮助用户从药物相似性的角度更好地理解药物特性。实验结果表明,KGDDS优于现有的最先进的药物相似性模型。另外,视觉效果证明,KGDDS可以通过促进抗生素处方知识来缩短病人与医护人员之间关于药物知识的差距,具有显着的适用性和实用性。