Information retrieval and machine learning for conducting systematic reviews
Authors: Ιωαννίδης Αλέξανδρος 
Published: August 2024

Οι καινοτόμες ερευνητικές μελέτες παρέχουν εναλλακτικές μεθόδους για την ελαχιστοποίηση του χρόνου και του κόστους που σχετίζεται με όλα τα στάδια μιας ΣΑ (Συστηματικής Ανασκόπησης) που έχουν κρίσιμη σημασία για την Ιατρική Βασισμένη σε Στοιχεία. Ο χρόνος για την ολοκλήρωση μιας ΣΑ είναι συνήθως μεταξύ 2 και 6 μηνών και το κόστος υπολογίζεται σε δεκάδες χιλιάδες λίρες. Αυτή η διατριβή κάνει μια προσπάθεια να αντιμετωπίσει μια βασική πρόκληση που αντιμετωπίζουν οι ΣΑ, η οποία τελικά θα οδηγήσει σε σημαντικές μειώσεις στον χρόνο διεργασίας και στο κόστος παραγωγής. Συγκεκριμένα, η παρούσα διατριβή συμπληρώνει μια δοκιμασμένη πρόταση βελτίωσης του αρχικού σταδίου ανάκτησης ΣΑ και της κατάταξης ιατρικών εγγράφων, έτσι ώστε όλες οι σχετικές περιλήψεις των άρθρων υγειονομικής περίθαλψης να βρίσκονται το συντομότερο δυνατό πριν από τα μη σχετικά έγγραφα με την ελάχιστη υπολογιστική προσπάθεια. Μια νέα μέθοδος ΒΜ (Βαθιάς Μάθησης) και ΑΠ (Ανάκτησης Πληροφοριών) προτείνεται και αξιολογείται έναντι μιας εξαιρετικά αποτελεσματικής και προσαρμοσμένης μεθόδου ΑΠ στις συστηματικές ανασκοπήσεις CLEF. Η προτεινόμενη στρατηγική προωθεί τη χρήση ενός βελτιστοποιημένου πιθανολογικού μοντέλου ανάκτησης μαζί με διαφορετικά μοντέλα ΒΜ. Η υπόθεσή μου είναι ότι η χρήση του ΒΜ ενός εξελικτικού κλάδου της Μηχανικής Μάθησης θα έχει ως αποτέλεσμα υψηλότερη ακρίβεια ανάκτησης συγκριτικά με την ανάκτηση που εξαρτάται αποκλειστικά από τις βαθμολογίες πρόβλεψης από συμβατικά μοντέλα ΑΠ. Εάν επιτευχθεί αυτός ο στόχος, θα μπορούσε να οδηγήσει σε μείωση της ανθρώπινης προσπάθειας και του χρόνου για την αξιολόγηση των ΣΑ της δημόσιας υγείας. Για το σκοπό αυτό, η έρευνά μου ξεκινά με μια εμπειρική συλλογή ερευνητικής γνώσης και δεδομένα (συλλογές CLEF) στο εξεταζόμενο πεδίο. Επιπλέον, αυτή η διατριβή περιέχει μια περιγραφή του πειραματισμού μου με διαφορετικές μεθόδους ευρετηρίασης, κατάταξης, επεξεργασίας ερωτημάτων και ανάπτυξης εγγράφων για την ανάλυση της προτεινόμενης προσέγγισης τροποποιώντας και επεκτείνοντας υπάρχουσες εργαλειοθήκες ανοιχτού κώδικα αλλά και συνδυάζοντάς τα για να κατασκευάσω την προτεινόμενη γραμμή ΑΠ. Τα συμπεράσματα που προέκυψαν από τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η συμπερίληψη μεγαλύτερης ποσότητας πεδίων σε ένα ευρετήριο για ιατρικά είδη συμβάλλει καθοριστικά θετικά στην αποτελεσματικότητα της ανάκτησης ενός συστήματος ΑΠ. Επίσης, η ενσωμάτωση τεχνικών επέκτασης ερωτήματος μετά την επεξεργασία που βασίζονται στον εμπλουτισμό της διατύπωσης ερωτήματος με την χρήση της μεθόδου θησαυρού (Thesaurus) ενισχύει περαιτέρω την απόδοση ανάκτησης πληροφοριών του προτεινόμενου συστήματος ΑΠ. Ωστόσο, το μέγεθος ενός επεξεργασμένου ερωτήματος από μόνο του δεν επαρκεί μόνο για να περιμένουμε βελτιωμένη απόδοση σε θέματα CLEF. Τέλος, διαπιστώνω ότι η προτεινόμενη στρατηγική ΒΜ ΑΠ λειτουργεί. Το συγκρίνω με το πρόσφατα επιτυχημένο μοντέλο BM25+RM3 (ΑΠ) και καταλήγω στο συμπέρασμα ότι η προτεινόμενη μέθοδος επιτυγχάνει προηγμένες επιδόσεις ανάκτησης στην αρχική κατάταξη των άρθρων με σύνολα δεδομένων CLEF για τις Τεχνολογικά Υποβοηθημένες Κριτικές των CLEF eHealth άρθρων στην Εργασία Εμπειρικής Ιατρικής.