Korsvalideringsförsök utfördes för att utvärdera klassificeringens parametrar och prestanda. Mätningar som sparats över provtagning (WSS) vid inte mindre än 95 % återkallning användes som huvudmått på prestanda. Resultat Den minsta arbetsbelastningsminskningen för en systematisk genomgång av ett ämne, som uppnåddes med en FCNB/WE-klassificering, var 8,5 %; den maximala arbetsbelastningen var 62,2 % och genomsnittet för de 15 ämnena var 33,5 %. Detta är 15,0% högre än den genomsnittliga arbetsbördan som erhålls med hjälp av ett röstningsperceptronbaserat automatiserat citeringssystem. Slutsats FCNB/WE-klassningsmaskinen är enkel, enkel att implementera och ger betydligt bättre resultat när det gäller att minska arbetsbelastningen än vad som tidigare uppnåtts. Resultaten stödjer att det är en användbar algoritm för maskininlärning-baserad automatisering av systematiska utvärderingar av läkemedelsklassens effekt för sjukdomsbehandling.
Matwin m.fl. REF utnyttjade ett faktoriserat komplement naiva Bayes klassificerare för att minska arbetsbördan för experter som granskar tidskriftsartiklar för att bygga systematiska utvärderingar av läkemedelsklassens effektivitet.
experts in performing systematic reviews A new algorithm for reducing the workload of
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}