Sökandet efter medicinsk information på webben har blivit mycket populärt, men det är fortfarande en utmanande uppgift eftersom sökare ofta är osäkra på deras exakta medicinska situationer och obekant med medicinsk terminologi. För att möta denna utmaning har vi byggt en intelligent medicinsk webbsökmotor som heter iMed, som använder medicinsk kunskap och ett interaktivt frågeformulär för att hjälpa sökare att ställa frågor. Denna uppsats fokuserar på iMeds iterative search advisor, som integrerar medicinsk och språklig kunskap för att hjälpa sökare att förbättra sökresultaten iterativt. En sådan iterativ process är vanligt för allmän webbsökning, och särskilt avgörande för medicinsk webbsökning, eftersom sökare ofta missar önskade sökresultat på grund av deras begränsade medicinska kunskap och uppgiften inneboende svårighet. iMeds iterative sökrådgivare hjälper sökaren på flera sätt. Först föreslås relevanta symtom och tecken automatiskt baserat på sökarens beskrivning av sin situation. För det andra, istället för att ta för givet sökarens svar på frågorna, iMed rankas och rekommenderar alternativa svar beroende på deras sannolikhet för att vara rätt svar. För det tredje, relaterade MeSH medicinska fraser föreslås för att hjälpa sökaren förfina sin situation beskrivning. Vi visar effektiviteten av iMeds iterative sökrådgivare genom att utvärdera det med hjälp av verkliga medicinska journaler och USMLE medicinsk undersökning frågor.
En annan liknande insats är REF, där Luo och Tang utvecklat iMed, en intelligent medicinsk webb sökmotor.
On iterative intelligent medical search
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}