Known-Item Retrieval Performance of a PICO-based Medical Question Answering Engine

Vong, Wan-Tze; Then, Patrick Hang Hui

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: Vong, Wan-Tze (Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology) Then, Patrick Hang Hui (Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology)

저널정보: 한국경영정보학회 Asia pacific journal of information systems Asia pacific journal of information systems 제25권 제4호

발행연도: 2015.1

수록면: 686 - 711 (26page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.

#Known-Item Search #Mean Reciprocal Rank #Pico Elements #Question-Answering Engine #Strength Of Evidence

참고문헌 (52)

참고문헌 신청

Aronson, A. R. / 2001 / Effective mapping of biomedical text to the UMLS Metathesaurus: the MetaMap program / Proceedings of the AMIA Symposium :17

Athenikos, S. J. / 2010 / Biomedical question answering : A survey / Computer methods and programs in biomedicine 99(1):1~24

Beel, J. / 2009 / Google Scholar’s ranking algorithm: the impact of citation counts (an empirical study) / Research Challenges in Information Science, 2009. RCIS 2009. Third International Conference :439~446

Bergus, G. R. / 2000 / Does the structure of clinical questions affect the outcome of curbside consultations with specialty colleagues? / Archives of Family Medicine 9(6):541

Brunetti, L. / 2010 / The Internet as a drug information resource / US Pharmacist 35(1)

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Vong, Wan-Tze

소속기관 Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 3

Then, Patrick Hang Hui

소속기관 Faculty of Engineering, Computing and Science, Swinburne University of Technology

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 3

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (52)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)