Scalable representations of diseases in biomedical ontologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The realm of pathological entities can be subdivided into pathological dispositions, pathological processes, and pathological structures. The latter are the bearer of dispositions, which can then be realized by their manifestations - pathologic processes. Despite its ontological soundness, implementing this model via purpose-oriented domain ontologies will likely require considerable effort, both in ontology construction and maintenance, which constitutes a considerable problem for SNOMED CT, presently the largest biomedical ontology. RESULTS: We describe an ontology design pattern which allows ontologists to make assertions that blur the distinctions between dispositions, processes, and structures until necessary. Based on the domain upper-level ontology BioTop, it permits ascriptions of location and participation in the definition of pathological phenomena even without an ontological commitment to a distinction between these three categories. An analysis of SNOMED CT revealed that numerous classes in the findings/disease hierarchy are ambiguous with respect to process vs. disposition. Here our proposed approach can easily be applied to create unambiguous classes. No ambiguities could be defined regarding the distinction of structure and non-structure classes, but here we have found problematic duplications. CONCLUSIONS: We defend a judicious use of disjunctive, and therefore ambiguous, classes in biomedical ontologies during the process of ontology construction and in the practice of ontology application. The use of these classes is permitted to span across several top-level categories, provided it contributes to ontology simplification and supports the intended reasoning scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».