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Kongress Medizin und Gesellschaft 2007

17. bis 21.09.2007, Augsburg

Eine Studie über das Suchverhalten medizinischer Experten im Bereich der hämatopoetischen Stammzelltransplantation und deren Einfluss auf die Planung eines neuen, spezialisierten Information-Retrieval-Systems

Meeting Abstract

Suche in Medline nach

  • Michael Poprat - Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena
  • Anne Schneider - Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena
  • Udo Hahn - Friedrich-Schiller-Universität Jena, Jena

Kongress Medizin und Gesellschaft 2007. Augsburg, 17.-21.09.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07gmds311

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds311.shtml

Veröffentlicht: 6. September 2007

© 2007 Poprat et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Suche nach relevanten Informationen aus Publikationen im Bereich der hämatopoetischen Stammzelltransplantation (HSCT) stellt ein alltägliches Problem in Kliniken, Laboren und Forschung dar. Zwar existieren bereits Suchmaschinen, jedoch ist unklar, ob diese den Ansprüchen medizinischer Experten genügen. Im StemNet-Projekt (http://www.stemnet.de) [1] wurden deshalb Befragungen in Universitätskliniken durchgeführt, deren Ergebnisse die Entwicklung eines neuen, auf semantischer Vorverarbeitung [2] basierenden Dokumenten-Suchsystems beeinflussten.

Methoden: Ziel des StemNet-Suchsystems ist die Verbesserung der Rechercheergebnisse im HSCT-Kontext. Daher wurden Experten der Medizinischen Hochschule Hannover (Forschung), der Uni-Kliniken Freiburg (HLA-Labor) und Jena (Klink, Forschung) interviewt. Diese Befragung war dreigeteilt:

1.
Beobachten des Suchverhaltens der Probanden
2.
Vorstellen und Testen der Haupt-Leistungsmerkmale existierender Suchsysteme
3.
Herausarbeiten von Verbesserungsvorschlägen an alltäglich genutzten Systemen

Ergebnisse: Google bietet einen beliebten Sucheinstieg. Für die Suche in MEDLINE wird meist PubMed gewählt, ohne jedoch Suchbeschränkungsmöglichkeiten auszunutzen. Weiterhin fließt implizites Wissen (z.B. über Forschungsschwerpunkte bestimmter Personen) in die Suchanfragen ein. Häufig angewendet wird die Suche nach thematisch ähnlichen Artikeln. Die Ergebnisse von eTBLAST (http://invention.swmed.edu/etblast) überzeugten jedoch nicht: Die Benutzer wünschen, die Kriterien für Ähnlichkeit von Artikeln selbst zu bestimmen. Bei iHOP (http://www.ihop-net.org) zeigte sich, dass die Suche nach bestimmten Entitäten (z.B. Proteine, Organismen) und deren Beziehung zueinander erwünscht ist. Verlinkungen von Textstellen zu Datenbanken wurden als sinnvoll beurteilt. Hilfreich schien auch das einfache Erweitern und Einschränken der Suchergebnisse (Twease: http://twease.org). Wichtige Ranking-Kriterien sind Aktualität und Qualität (Fable: http://fable.chop.edu). Weiterhin wurden spezielle Wünsche (z.B. Ersterwähnung eines Proteins, klinische Erfolge einer Therapie) geäußert.

Diskussion: Die Ergebnisse der Suchstudie bestimmten die Konzeption des StemNet-Suchsystems (siehe auch [3]). Diese Befragungen werden fortgeführt, um die Qualität unseres Systems ständig beurteilen zu lassen.

Danksagung: Wir bedanken uns bei Dr. Peter Horn (Transfusionsmedizin, Medizinische Hochschule Hannover), Dr. Christian Schulz-Huotari (HLA-Labor, Uni-Klinikums Freiburg) und Dr. Karin Schrenk (Mildred-Scheel-Station für Knochenmarktransplantation, Uni-Klinkum Jena) für ihre Teilnahme an dieser Studie. Die Arbeit wird getragen durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF, Fördernummer 01DS001A - 1C).


Literatur

1.
Hahn U, Wermter J, Blasczyk R, Horn P, Poprat M, Bajwa A. StemNet: An Evolving Service for Knowledge Networking in Life Sciences. In: Proceedings of the German e-Science Conference 2007 (GES2007); 2.-4. Mai 2007; Baden-Baden, Deutschland.
2.
Tomanek K, Buyko E, Hahn U. An UIMA-Based Tool Suite for Semantic Text Processing. In: UIMA Workshop at the GLDV 2007; 11. April 2007, Tübingen, Deutschland.
3.
English J, Hearst M, Sinha R, Swearingen K, Yee KP. Flexible Search and Navigation using Faceted Metadata. Verfügbar unter http://flamenco.berkeley.edu/papers/flamenco02.pdf. Externer Link