Summary
Especially in knowledge-rich domains such as medicine perfect access to the literature is essential for professionals. Unfortunately, especially in knowledge-rich domains it is difficult to achieve perfect access: it is too difficult and too time consuming for users to formulate queries that yield the maximum of relevant documents and a minimum of non-relevant ones. The paper first discusses the challenges of information retrieval in medicine and various existing approaches. To address the challenges two completely opposite approaches are presented. The first supports the user by means of metabrowsing: a visual way of depicting the relations between domain concepts and documents. Metabrowsing relieves the user from the formulation of queries, while leaving him in full control. The second approach aims to minimize the interaction with the user. Information needs and queries are autonomously and proactively formulated by a software-agent who remains invisible to the user. The agent uses the electronic patient record of a particular patient and domain knowledge. As a result, the agent provides the doctor with literature that is relevant with respect to the patient at hand.
Zusammenfassung
Insbesondere in Bereichen wie der Medizin, in denen ein umfangreiches Domänenwissen repräsentiert werden muss, ist ein einfacher und vollständiger Zugang zur Literatur essentiell. Aber gerade in solchen Bereichen ist es besonders schwierig, einen perfekten Zugang zu ermöglichen: Die Formulierung konkreter Anfragen, die ein Maximum an relevanten aber möglichst wenig irrelevanter Antworten zurückgeben, ist für den Anwender schwierig und zeitaufwändig. Dieser Beitrag analysiert zunächst die Herausforderungen an ein Information Retrieval in der Medizin und vergleicht die hierzu existierenden Lösungsansätze. Dabei werden zwei vollständig gegensätzliche Ansätze präsentiert. Der erste Ansatz unterstützt den Nutzer durch Metabrowsing, einer visuellen Methode, die Beziehungen zwischen den Konzepten und Dokumenten in der Domäne festzulegen. Hierbei muss der Benutzer keine konkreten Anfragen mehr formulieren, behält aber die vollständige Kontrolle über den Retrievalprozess. Der zweite Ansatz versucht, die Interaktion mit dem Benutzer zu minimieren. Dabei werden die Anfragen durch einen für den Benutzer verborgenen Softwareagenten autonom formuliert. Der Agent kombiniert Informationen über den Patienten aus dem Electronic Healthcare Record mit allgemeinem Domänenwissen. Als Ergebnis wird dem Arzt die Literatur präsentiert, die zum aktuellen Fall des vorstelligen Patienten passt.
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