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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Querying Probabilistic Temporal Constraints for Guideline Interaction Analysis: GLARE’s Approach

verfasst von : Antonella Andolina, Luca Anselma, Luca Piovesan, Paolo Terenziani

Erschienen in: Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2018

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The treatment of patients affected by multiple diseases (comorbid patients) is one of the main challenges of the modern healthcare, involving the analysis of the interactions of the guidelines for the specific diseases. However, practically speaking, such interactions occur over time. The GLARE project explicitly provides knowledge representation, temporal representation and temporal reasoning methodologies to cope with such a fundamental issue. In this paper, we propose a further improvement, to take into account that, often, the effects of actions have a probabilistic distribution in time, and being able to reason (through constraint propagation) and to query probabilistic temporal constraints further enhances the support for interaction detection.

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Metadaten
Titel
Querying Probabilistic Temporal Constraints for Guideline Interaction Analysis: GLARE’s Approach
verfasst von
Antonella Andolina
Luca Anselma
Luca Piovesan
Paolo Terenziani
Copyright-Jahr
2018
Buch
Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2018

Print ISBN: 978-3-030-03927-1

Electronic ISBN: 978-3-030-03928-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03928-8_1

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