INDEXING AND RETRIEVING INFORMATION

索引和检索信息

基本信息

项目摘要

The goal of this proposal is to develop an expert system for archiving medical information. The main feature of the system will be the ability to automatically index medical text with keywords. Input to the system will consist of reports from medical charts, abstracts from the medical literature, and descriptive passages from teaching collections. The system will retrieve information through requests formulated in natural language, or through Boolean combinations of keywords. The knowledge base for the expert system will be a semantic network generated from thesauri of medical terms. The expert system shell; the natural language and Boolean retrieval routines and utilities for thesaurus construction have already been developed. Partial thesauri containing an average of 3,000 terms and 15,000 links have been constructed for neuropathology, neuroradiology, and psychiatry. These thesauri have been successfully tested in pilot studies of automated indexing and natural language retrieval. During the course of this project we will complete these thesauri and compare the performance of the full autoindexing system to human indexers. If these tests are successful, we will extend thesaurus construction to neurology and neurosurgery developing a merged thesaurus covering the clinical neurosciences. The expert system will then be integrated into a comprehensive medical information system under development at the University of Pittsburgh.
本提案的目标是开发一个专家系统 归档医疗信息。 系统主要特点 将能够自动索引医学文本 关键词。 系统的输入将包括来自以下机构的报告: 医学图表、医学文献摘要,以及 教学资料中的描述性段落。 系统将 通过自然制定的请求检索信息 语言,或通过关键字的布尔组合。 这 专家系统的知识库将是一个语义网络 从医学术语词库生成。 专家系统 壳;自然语言和布尔检索例程以及 用于同义词库构建的实用程序已经开发出来。 部分叙词表平均包含 3,000 个术语和 15,000 个 已为神经病理学、神经放射学、 和精神病学。 这些同义词库已成功测试 自动索引和自然语言的试点研究 检索。 在这个项目的过程中我们将完成 这些同义词库并比较完整的性能 自动索引系统到人工索引器。 如果这些测试是 成功的话,我们将把词库建设扩展到神经病学和 神经外科开发涵盖临床的合并同义词库 神经科学。 然后,专家系统将被集成到 综合医疗信息系统正在开发中 匹兹堡大学。

项目成果

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