Kombinationen av den senaste utvecklingen inom frågesvarsforskningen och tillgången till oöverträffade resurser som utvecklats särskilt för automatisk semantisk bearbetning av text inom det medicinska området ger en unik möjlighet att utforska komplexa frågesvar inom området klinisk medicin. I denna artikel presenteras ett system som är utformat för att tillgodose informationsbehoven hos läkare som utövar evidensbaserad medicin. Vi har utvecklat en rad kunskapsextraktorer, som använder en kombination av kunskapsbaserade och statistiska tekniker, för att automatiskt identifiera kliniskt relevanta aspekter av MEDLINE abstracts. Dessa extraherade element tjänar som input till en algoritm som poängsätter relevansen av citeringar med avseende på strukturerade representationer av informationsbehov, i enlighet med principerna för evidensbaserad medicin. Från och med en första lista med citeringar hämtade av PubMed, vårt system kan föra relevanta abstracts till högre rankningspositioner, och från dessa abstracts generera svar som direkt besvarar läkares frågor. Vi beskriver tre separata utvärderingar: en fokuserad på noggrannheten hos kunskapsutsugarna, en konceptualiserad som ett dokument omplacering uppgift, och slutligen en utvärdering av svar av två läkare. Experiment på en samling av verkliga kliniska frågor visar att vår strategi avsevärt överträffar den redan konkurrenskraftiga PubMed-baslinje.
REF är en av de få sådana studier där en rad kunskapsextraktorer används för att upptäcka PECO-element i dokument.
Answering Clinical Questions with Knowledge-Based and Statistical Techniques
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}