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在证据检索教学中使用“教育处方”的效果

中国循证医学杂志 2008年第7期8卷 558-560页

作者：邓可刚四川大学华西临床医学院/华西医院成都610041

目的考察医学生填写"教育处方"的效果,了解其能否吸引学生和有助于提高证据检索能力。方法选择一个来自PubMed的案例并从中析出临床问题,要求学生检索文献,写出检索策略、检索结果以及检索结果被选中的原因(类似于对证据的评价),并写出... 详细信息

目的考察医学生填写"教育处方"的效果,了解其能否吸引学生和有助于提高证据检索能力。方法选择一个来自PubMed的案例并从中析出临床问题,要求学生检索文献,写出检索策略、检索结果以及检索结果被选中的原因(类似于对证据的评价),并写出对此检索过程的自我评价。结果在100名学生中,96%的学生检索了PubMed/MEDLINE这类书目数据库,79%的学生检索了二次研究数据库,还有28%的学生检索了SCI引文数据库(Web of Science),38%的学生选出的10篇文献中有1篇与国外学者认为有用的文献相符。没有发现学生对填写此"教育处方"不感兴趣;但有65%的学生认为填写"教育处方"对他们有难度,与此同时他们也提及检索问题的解决或填写"教育处方"的收获。结论填写"教育处方"能吸引学生的注意力,有助于引导他们学习有关循证医学的基本概念和实践如何检索证据,学生的反馈对改进教学工作有帮助。

关键词：教育处方教育效果循证医学证据检索

基于中文深度智能问答系统的证据检索和评分算法研究

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基于中文深度智能问答系统的证据检索和评分算法研究

作者：吴炳林郑州大学

学位级别：硕士

伴随着知识管理及智能化深度分析等技术的深入研究,基于知识层面的深度智能问答系统已成为人工智能发展不可缺少的一部分。深度智能问答系统主要采用Deep QA框架结构和知识图谱推理相结合的方法,通过级联协作流程处理问题,在系统框架扩... 详细信息

伴随着知识管理及智能化深度分析等技术的深入研究,基于知识层面的深度智能问答系统已成为人工智能发展不可缺少的一部分。深度智能问答系统主要采用Deep QA框架结构和知识图谱推理相结合的方法,通过级联协作流程处理问题,在系统框架扩展和智能推理分析方面有很大程度的提升。证据检索和评分算法的优劣对系统准确率起关键作用。本文通过深入研究分析,阐明了基于中文深度智能问答系统的证据检索和评分算法存在的若干问题:一是目前中文深度问答系统缺欠基于句法结构和语义分析的证据评分算法;二是已有算法流程中缺少高效的证据段落生成策略以及词条预处理流程;三是现有证据检索和评分模块欠缺更优的基于段落评分池的合并算法。因此,优化和创新证据检索和评分算法是提高中文深度智能问答系统性能的重要问题之一。针对现有证据检索和评分算法中的存在的问题,本文提出了一种新型适用于中文深度智能问答系统的证据检索和评分算法体系。首先,加入了基于自由文档的证据段落生成方法和词条预处理策略;然后,对基于词条频率和词条顺序的两种证据评分算法进行了改进,提出了新的基于卷积树核函数的句法结构评分算法以及基于语言表示模型和卷积神经网络的语义分析评分算法;最后,通过对基于段落评分池的合并算法的分析,提出了基于PCA和K均值的两种新型评分池合并算法。实验表明,改进后的证据检索和评分算法,完善了系统算法体系和缩减了级联流程误差,有效地提高了整个系统的准确率。

关键词：深度问答系统证据检索语言表示模型证据评分语义相似度

在长学制医学生中开设循证医学证据检索课程的初步探索

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中国高等医学教育 2008年第2期 99-100页

作者：邓可刚四川大学华西医院四川成都610041

在长学制学生中开设循证医学证据检索课程,应针对学校和学生的具体情况在恰当的学期安排此课程;教学上考虑学生特点,适当增加教学时数;教学和考核选用学生能理解的临床问题。

关键词：医学教育长学制循证医学证据检索

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临床实践指南制订方法——证据的检索及评价

中国循证心血管医学杂志 2018年第6期10卷 641-646页

作者：梁丹丹刘洁曾宪涛汪洋靳英辉王行环武汉大学中南医院循证与转化医学中心.武汉大学循证与转化医学中心.武汉大学第二临床学院循证医学与临床流行病学教研室武汉430071 河南大学护理与健康学院开封475000 河南大学淮河医院循证医学与临床研究中心开封475000 河南大学淮河医院护理部开封475000 河南大学淮河医院普外科开封475000

证据的检索及评价是指南制订的重要步骤,全面、客观、可重复的文献检索是指南制作过程中最耗时、最具挑战性及最重要的工作,敏感的检索策略和多样的检索资源是减少文献查找偏倚的关键,也是制订系统评价并最终形成推荐意见的基础。此过... 详细信息

证据的检索及评价是指南制订的重要步骤,全面、客观、可重复的文献检索是指南制作过程中最耗时、最具挑战性及最重要的工作,敏感的检索策略和多样的检索资源是减少文献查找偏倚的关键,也是制订系统评价并最终形成推荐意见的基础。此过程中常常需要优化检索策略、确定检索资源及依靠方法质量学评价进行文献的筛选与最终确定。

关键词：指南手册证据检索方法学质量评价

推动证据向临床转化(四)以临床转化为目的的证据资源检索

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护士进修杂志 2020年第10期35卷 879-882页

作者：邢唯杰胡雁周英凤朱政顾莺张晓菊陈瑜复旦大学护理学院复旦大学JBI循证护理合作中心上海市循证护理中心上海200032 复旦大学附属儿科医院上海201102 复旦大学附属肿瘤医院上海200032

对证据临床转化时的证据检索进行阐述和总结,包括证据资源的分布与类型、以临床转化为目的的证据检索流程,旨在促进护理人员理解证据检索的原则、方法与策略,规范证据检索,促进证据实施。

关键词：循证实践实施科学证据临床转化证据检索

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基于事实和风格的多通道融合虚假新闻检测

中文信息学报 2024年第8期38卷 158-166页

作者：赵中杰郑秋生张龙中原工学院前沿信息技术研究院河南郑州450007 河南省网络舆情监测与智能分析重点实验室河南郑州450007

虚假新闻的大量传播对个人和社会都造成巨大的危害,通过智能算法检测虚假新闻是阻止虚假新闻传播的重要途径。针对不同语境中虚假新闻检测不准确的问题,该文将新闻的背景事实特征和新闻的风格特征融入到模型中,可以提高模型解决缺少背... 详细信息

虚假新闻的大量传播对个人和社会都造成巨大的危害,通过智能算法检测虚假新闻是阻止虚假新闻传播的重要途径。针对不同语境中虚假新闻检测不准确的问题,该文将新闻的背景事实特征和新闻的风格特征融入到模型中,可以提高模型解决缺少背景知识的虚假新闻检测能力,增强模型的鲁棒性,其中新闻的风格包括情感风格和文本风格。同时该文构建了多通道融合器融合新闻与背景知识的差异性特征,语义特征和风格特征,组成了基于事实和风格的虚假新闻检测框架FSFD。在CHEF中文开放数据集上的实验证明,该文提出的检测方法在F1值上比基准模型提升了2.3%,可见,该文方法适用于背景丰富的新闻,为在线社交媒体的虚假新闻检测提供有力支持。

关键词：虚假新闻检测证据检索多通道融合预训练模型

面向医疗健康文本的文档级关系抽取研究与应用

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面向医疗健康文本的文档级关系抽取研究与应用

作者：李博博西安工业大学

学位级别：硕士

医疗行业是一个典型的知识和技术密集型行业,其发展水平直接关系到国民健康和生命质量。面向医疗健康文本的实体关系抽取任务,作为人工智能自然语言处理领域的一个分支,该任务能够在海量的医学文献或电子文档中提取出有价值的医疗健康... 详细信息

医疗行业是一个典型的知识和技术密集型行业,其发展水平直接关系到国民健康和生命质量。面向医疗健康文本的实体关系抽取任务,作为人工智能自然语言处理领域的一个分支,该任务能够在海量的医学文献或电子文档中提取出有价值的医疗健康相关的知识,对于智能医疗的下游产业发展具有重要作用。虽然目前针对医疗文档关系抽取任务进行了一些研究,但是仍然存在一些亟待解决的问题:大量医疗文档中实体关系过于复杂且实体对距离较长而相互依赖过多导致模型准确率较低;医疗文档中缺乏明确的证据使得模型无法使用证据进行推理;部分模型在训练时内存效率过低,训练和推理成本过高,从而无法实现模型迁移。针对上述问题,本文主要研究内容和工作如下所述:(1)针对实体对距离较长且相互依赖的问题,本文提出基于迭代推理和图像重建的关系抽取模型MHDoc RE。该模型主要包含三个模块:基础模块、推理模块和重建模块。首先,利用基础模块对实体对的关系进行初步预测。其次,通过迭代推理模块逐步确定基础模块的预测,有效地处理医疗文档中出现多提及且难以预测的实体对。最后,将迭代推理后的实体关系矩阵预测任务表述为掩码图像重建问题,使用推理多头自注意力模块来恢复被遮蔽“像素点”,极大地提高了模型的推理能力,使得模型能够在复杂的医疗文本中捕获多粒度语义信息来完成关系预测。模型在公开数据集Doc RED、CDR和GDA上进行实验,结果显示优于目前所有基线,消融实验证明了该方法的合理性和有效性。该研究点的研究成果极大地促进了复杂医疗文本关系抽取的准确度和完备度,进而促进医学健康知识的挖掘与整合。(2)针对医疗文档证据使用和训练效率问题,本文提出融合有效证据和推理的医疗健康文档级关系抽取模型Doc ERRE,充分提高关系抽取过程中证据检索的利用率。该模型通过引入证据信息作为监督信号,指导医疗文档关系抽取模型的注意力模块为关系证据分配较高的权重,从而使模型在训练和推理时重点学习对应实体关系的证据语义信息。此外,还提出一种自监督训练策略,使模型能够在大量无证据标注的数据上学习证据检索。由于模型直接引导注意力将证据信息融合到关系抽取系统中,因此降低了参数计算成本和显存消耗,故而可以在消费级硬件上实现模型迁移和推理。最后,在Doc RED数据集上训练教师模型实现对远程数据的证据预测,然后利用标注好的数据训练学生模型。实验结果表明,无论是教师模型还是学生模型,相比于现有基线性能均达到了最好水平,特别是学生模型,性能提升显著。该研究点的研究成果不但解决了医疗健康知识抽取中的难点问题,进一步提升文档知识抽取的准确率,同时极大地降低了解决该任务的硬件经济成本。(3)本文设计并实现了一个基于大语言模型和知识图谱的问答应用系统。首先通过提出的医疗知识抽取模型抽取医疗知识三元组来构建知识图谱,然后使用AI应用开发框架Lang Chain并加入医疗知识图谱作为知识库来构建问答系统,极大地提升了大模型的问答水平。最后对系统的问答效果进行了对比测试,发现加入知识图谱后系统的回答结果更加准确合理,专业性更强,符合预期要求。

关键词：医疗健康文本关系抽取深度学习证据检索知识图谱大模型

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***的检索特色

图书情报工作 2005年第9期49卷 136-139页

作者：周晓政南京医科大学图书馆南京210029

从收录范围、检索途径、标引深度和循证医学资料收集等方面,对*** 4.0(荷兰《医学文摘》Web版)和PubMed进行对比分析。指出*** 4.0对于检索药学和神经精神卫生文献具有一定优势,是医药学证据来源的必备检索工具。

关键词：荷兰《医学文摘》Web版检索特色证据检索

护士信息素养及循证护理能力对创新行为的影响研究

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护理学杂志 2023年第17期38卷 77-80页

作者：江润娇李小玲陈敏芝来纯云杨英解放军总医院第二医学中心老年医学科北京100853 解放军总医院第二医学中心健康医学科北京100853

目的探讨护士信息素养及循证护理能力对创新行为的影响,为提升护士的创新行为提供参考。方法采用一般资料调查表、护士创新行为量表、信息素养量表、循证护理能力量表对北京市5所三甲医院1304名护士进行调查。结果护士创新行为得分(32.2... 详细信息

目的探讨护士信息素养及循证护理能力对创新行为的影响,为提升护士的创新行为提供参考。方法采用一般资料调查表、护士创新行为量表、信息素养量表、循证护理能力量表对北京市5所三甲医院1304名护士进行调查。结果护士创新行为得分(32.28±6.42)分,信息素养得分(75.40±8.35)分,循证护理能力得分(44.62±8.78)分。Pearson相关性分析显示,护士创新行为与护士信息素养及循证护理能力呈正相关(均P<0.05)。多元线性分层回归分析显示,控制一般资料后,护士信息素养、循证护理能力是影响护士创新行为的主要因素(均P<0.05),可解释总变异的64.4%。结论护士创新行为处于中等水平。医疗机构可从护士信息素养、循证护理能力层面开展培训,充分发挥护士信息素养及循证护理能力对其创新行为的促进作用,并鼓励高学历与高职务护士发挥其优势,进一步提高护士创新行为水平。

关键词：护士创新行为信息素养循证护理能力证据检索证据评价证据应用