Rare disease diagnosis: A review of web search, social media and large-scale data-mining approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Physicians and the general public are increasingly using web-based tools to find answers to medical questions. The field of rare diseases is especially challenging and important as shown by the long delay and many mistakes associated with diagnoses. In this paper we review recent initiatives on the use of web search, social media and data mining in data repositories for medical diagnosis. We compare the retrieval accuracy on 56 rare disease cases with known diagnosis for the web search tools google.com, pubmed.gov, omim.org and our own search tool findzebra.com. We give a detailed description of IBM's Watson system and make a rough comparison between findzebra.com and Watson on subsets of the Doctor's dilemma dataset. The recall@10 and recall@20 (fraction of cases where the correct result appears in top 10 and top 20) for the 56 cases are found to be be 29%, 16%, 27% and 59% and 32%, 18%, 34% and 64%, respectively. Thus, FindZebra has a significantly (p < 0.01) higher recall than the other 3 search engines. When tested under the same conditions, Watson and FindZebra showed similar recall@10 accuracy. However, the tests were performed on different subsets of Doctors dilemma questions. Advances in technology and access to high quality data have opened new possibilities for aiding the diagnostic process. Specialized search engines, data mining tools and social media are some of the areas that hold promise.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle