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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Exploring Regularity in Traditional Chinese Medicine Clinical Data Using Heterogeneous Weighted Networks Embedding

verfasst von : Chunyang Ruan, Ye Wang, Yanchun Zhang, Yun Yang

Erschienen in: Database Systems for Advanced Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Regularities of prescriptions are important for both clinical practice and novel healthcare development in clinical traditional Chinese medicine (TCM). To address this issue and meet clinical demand for determining treatments, we propose an unsupervised analysis model termed AMNE to determine effective herbs for diverse symptoms in prescriptions. Results confirmed by human physicians demonstrate AMNE can outperform several previous TCM regularity discovery models in prescriptions.

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Literatur
1.
Chen, Y., Wang, C.: HINE: heterogeneous information network embedding. In: DASFAA, pp. 180–195 (2017)
2.
Huang, E.W., Wang, S., Liu, B., Liu, B., Zhou, X., Zhai, C.X.: PaReCat: patient record subcategorization for precision traditional Chinese medicine. In: ACM International Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics, pp. 443–452 (2016)
3.
Ruan, C., et al.: THCluster: herb supplements categorization for precision traditional Chinese medicine. In: BIBM, pp. 417–424 (2017)
4.
Wang, S., et al.: A conditional probabilistic model for joint analysis of symptoms, diseases, and herbs in traditional Chinese medicine patient records. In: BIBM, pp. 411–418 (2017)
5.
Yao, L., Zhang, Y., Wei, B., Zhang, W., Jin, Z.: A topic modeling approach for traditional Chinese medicine prescriptions. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 1(99), PP (2018)
Metadaten
Titel
Exploring Regularity in Traditional Chinese Medicine Clinical Data Using Heterogeneous Weighted Networks Embedding
verfasst von
Chunyang Ruan
Ye Wang
Yanchun Zhang
Yun Yang
Copyright-Jahr
2019
Buch
Database Systems for Advanced Applications

Print ISBN: 978-3-030-18589-3

Electronic ISBN: 978-3-030-18590-9

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-18590-9_35