{"id":940,"date":"2017-02-28T06:32:41","date_gmt":"2017-02-28T06:32:41","guid":{"rendered":"http:\/\/eurekainfomed.it\/en\/?p=940"},"modified":"2017-03-15T14:27:52","modified_gmt":"2017-03-15T14:27:52","slug":"un-algoritmo-ispirato-ai-pipistrelli-la-ricerca-nei-database-medici","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/un-algoritmo-ispirato-ai-pipistrelli-la-ricerca-nei-database-medici\/","title":{"rendered":"Un algoritmo ispirato ai pipistrelli per la ricerca nei database medici"},"content":{"rendered":"

Nel mondo dei database\u00a0medici la terminologia appropriata e i vari livelli di profondit\u00e0 dei termini possono risultare un ostacolo nel caso vengano commissionate ricerche complesse ed esaustive.<\/p>\n

Le informazioni mediche sono in crescita numerica esponenziale<\/strong> causando un aumento di difficolt\u00e0 per chi compie ricerche nei database, soprattutto se sono generiche e per argomento. Infatti i ricercatori del mondo dell\u2019informazione mettono a punto sistemi sempre pi\u00f9 aggiornati per ottimizzare il recupero di tali informazioni.<\/p>\n

Query Expansion nelle ricerche nei database medici<\/strong><\/span><\/h4>\n

La complessit\u00e0 della terminologia nel settore risulta una barriera spesso impenetrabile per i laici, cio\u00e8 i non esperti del settore medico, mentre anche per gli esperti \u00e8 un gradiente di difficolt\u00e0 che pu\u00f2 consumare tempo e risorse computazionali. Per esempio, quando al dipartimento di Medical Information<\/em><\/a> giungono richieste di ricerca su un argomento vasto, si deve ricorrere a una Query expansion<\/em>, un\u2019espansione dei termini di ricerca, includendo eventuali sinonimi. La difficolt\u00e0 consiste quindi nel trovare informazioni rilevanti in mezzo a innumerevoli documenti.<\/strong><\/p>\n

Le tecniche di information retrieval<\/em>, che si rivolgono alla ricerca e all\u2019accesso di informazioni nei database e nel web, si sono sviluppate per migliorare la ricerca nei vasti database tecnici. Relativamente al problema delle query<\/em> espanse, una tecnica ideale deve riuscire ad ampliare il risultato della richiesta trovando informazioni pi\u00f9 rilevanti possibili<\/strong>. Nel settore<\/span> medico, il database Pubmed\/Medline<\/em> permette di aumentare lo spettro della ricerca utilizzando i descrittori e i sinonimi del vocabolario interno MeSH (Medical Subject Headings).<\/p>\n

I ricercatori informatici hanno profuso molti sforzi per perfezionare questa espansione della ricerca in maniera automatica, aumentando l\u2019efficacia del ricercatore e della macchina. Nell\u2019ultimo decennio sono stati messi a punto degli algoritmi a \u201csciame\u201d (Particle-Swarm-Optimization<\/em>) che si ispirano al comportamento naturale di alcuni animali gregari per esplorare con efficacia lo spazio di ricerca, come le lucciole (Firefly-Algorithm<\/em>), i cuculi (Cuckoo System<\/em>) e i pipistrelli (Bat Algorithm<\/em>).<\/p>\n

Bat-Algorithm per ottimizzare l\u2019espansione della query<\/strong><\/span><\/h4>\n

Lo studio di Khennak et al<\/strong><\/a>. si basa sull\u2019applicazione del Bat-Algorithm<\/em> nella ricerca nei database di letteratura scientifica. Questo algoritmo si basa sulla modalit\u00e0 con cui i pipistrelli cacciano le loro prede<\/strong>, cio\u00e8 la localizzazione di queste grazie all\u2019eco di ritorno degli ultrasuoni emessi dagli stessi pipistrelli.<\/p>\n

I \u201cpipistrelli virtuali\u201d vengono generati basandosi su una expanded query<\/em>, cio\u00e8 un espansione dei risultati di ricerca, nella quale alla parola chiave vengono associati i sinonimi trovati nel dizionario del database. In questo caso viene usato il Thesaurus\u00a0di<\/em>\u00a0Medline<\/em>.<\/p>\n

Queste funzioni virtuali ricercano i documenti nel database emettendo delle frequenze a un determinato volume. Il volume diminuisce man mano che la funzione si avvicina al documento rilevante, permettendo di individuarlo. In questo modo ogni pipistrello trova una soluzione costituita da una serie di documenti, che vengono pesati con una funzione di punteggio (scoring function<\/em>), la quale determina il numero di termini e sinonimi presenti nel documento. Viene riportata infine la soluzione migliore, cio\u00e8 il pipistrello che ha recuperato il maggior numero di documenti rilevanti.<\/p>\n

Il vantaggio di questo metodo risiede nell\u2019ottimizzare le ricerche ad ampio spettro portando in evidenza i risultati pi\u00f9 rilevanti. Questa selezione va a favore dell\u2019operatore che pu\u00f2 risparmiare tempo nelle ricerche pi\u00f9 vaste, iniziando a lavorare sui documenti che aderiscono meglio all\u2019argomento.<\/p>\n

Vantaggi e possibili applicazioni dell\u2019algoritmo<\/strong><\/span><\/h4>\n

Pur non essendo il primo algoritmo utilizzato per migliorare la qualit\u00e0 delle expanded queries<\/em>, gli Autori dimostrano come la precisione, cio\u00e8 il rapporto fra documenti rilevanti e documenti totali, sia superiore rispetto agli algoritmi utilizzati finora. Inoltre questo algoritmo rispetto ai precedenti impegna meno la CPU del computer, quindi risulta pi\u00f9 veloce e leggero.<\/p>\n

Questa innovazione informatica nel campo dell\u2019Information retrieval consente alcuni vantaggi:<\/p>\n

    \n
  • affrontare la complessit\u00e0 della terminologia medica associandola a sinonimi;<\/li>\n
  • portare in evidenza i documenti pi\u00f9 rilevanti e ricchi nei termini richiesti;<\/li>\n
  • creare beneficio all\u2019operatore di ricerca diminuendo la complessit\u00e0 dei risultati e il tempo per \u00a0 analizzarli;<\/li>\n
  • garantire pi\u00f9 precisione e pi\u00f9 velocit\u00e0 del calcolatore rispetto agli algoritmi utilizzati finora.<\/li>\n<\/ul>\n

    Caratteristiche che possono essere applicate alle ricerche ad ampio spettro, metanalisi, reviews<\/em> della letteratura che Centri di ricerca clinica e dipartimenti di Medical Information<\/em> nelle aziende farmaceutiche affrontano spesso, impiegando tempo e risorse importanti.<\/p>\n

    Soprattutto nei dipartimenti di Medical Information specializzati in tale compito, avere strumenti all\u2019avanguardia pu\u00f2 essere molto utile per risparmiare tempo, costi computazionali e massimizzare la precisione nella ricerca, specialmente quando deve essere estesa.<\/p>\n

    Fonti:<\/em><\/p>\n

    \u201cBat-Inspired Algorithm Based Query Expansion for Medical Web Information Retrieval\u201d. Khennak, I. & Drias, H. J Med Syst (2017) 41: 34. doi:10.1007\/s10916-016-0668-1<\/em><\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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