Spectrale Gemeinschaftserkennung in klinischen Wissensgraphen

In der medizinischen Forschung ist die Entdeckung verborgener Patientengruppen von entscheidender Bedeutung. Doch wie erkennt man solche latenten Cluster in einer großen Kohorte, die über die bekannten Komorbiditätsgruppen hinausgehen? Durch die Anwendung spektraler Gemeinschaftserkennung auf klinische Wissensgraphen lassen sich quantitative Signale extrahieren, die analysiert, verglichen und in unterschiedlichen klinischen Szenarien wiederverwendet werden können.

Diese Methode nutzt die Struktur des Wissensgraphen, um Ähnlichkeiten zwischen Patienten zu identifizieren, die nicht nur auf Diagnosen, sondern auch auf komplexen Behandlungs- und Ergebnisdaten basieren. Das Ergebnis ist ein robustes Tool, das die Personalisierung von Therapien unterstützt und die Grundlage für evidenzbasierte Entscheidungen bildet.