FindMeEvidence : high precision, web-based information retrieval for decision support of physicians in their medical routine : hochpräzises, webbasiertes Information Retrieval zur Entscheidungsunterstützung von Ärzten in der medizinischen Routine

Abstract

Das Open Source Projekt FindMeEvidence hat sich als Ziel die Schaffung einer Suchmaschine für die medizinische Praxis gesetzt. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde an einer funktionellen Erweiterung einer bereits bestehenden Version gearbeitet. Abschließend wurde die aktuelle Version von FindMeEvidence einem Usability-Test unterzogen. Version 1.1 des Suchsystems findet sich auf http://FindMeEvidence.org/ mit aktuell 980 452 Apache Solr Dokumente, der Code ist unter https://github.com/matthiassamwald/find-me-evidence/ verfügbar. Auf der öffentlichen Docker Registry (DockerHub) ist ein Image mit FindMeEvidence unter der Image ID msamwald/find-me-evidence erhältlich. Das Image beinhaltet alles um FindMeEvidence lokal laufen zu lassen. Der Index kann nun ganz nach den eigenen Bedürfnissen erzeugt werden. Zusätzlich bleibt bei einer lokalen Installation die Suchhistorie geschützt, weil sie schwerer in die Hände Dritter gelangen kann. Konkret wurde für die neue Version ein Service für die Übersetzung von deutscher und spanischer Begriffe entwickelt. Es wurde an der Informationsextraktion, dem Ranking und der Beurteilung der Vertrauenswürdigkeit von PubMed Artikeln gearbeitet. Zusätzlich werden jetzt auch Links zum Digital Object Identifier (DOI) und PubReader angezeigt. Außerdem werden Open Access (OA) Artikel dementsprechend in den Suchergebnissen markiert und Assessment Daten des Wikipedia Release Version Tools werden verwendet um Wikipedia Artikel mit schlechter Bewertung zu kennzeichnen. Der online durchgeführte Usability-Test lieferte durchwegs gute Ergebnisse. Ein Standard Usability Scale (SUS)-Score von 84 von 100 attestiert eine sehr gute Usability. Ebenso ist erwähnenswert, dass 73% aller an FindMeEvidence gestellten Fragen beantwortet werden konnten. Einige Probleme konnten wir allerdings bei dem Service für die Übersetzung ausfindig machen.

This diploma thesis developed and evaluated strategies for improving the retrieval of medical content through the web. The work is based on the existing FindMeEvidence 1.0 open-source search engine, and refines and extends this search engine. Among the new features of FindMeEvidence are translation support for German and Spanish during query entry, an improved algorithm for finding key assertions, Open Access signalling for PubMed, quality signalling for Wikipedia, linking to mobile-friendly articles (PMC PubReaderTM), and providing permanent links to the Digital Object Identifier (DOI). An online evaluation of FindMeEvidence was conducted from May-July 2015. With a Standard Usability Scale (SUS) rating of 84 FindMeEvidence has an above average rating. Also the majority (73%) of the self-formulated question asked by the participants during the usability test were successfully answered with FindMeEvidence. The latest release is FindMeEvidence 1.1. It builds on the outputs of the FindMeEvidence project whose goal is to improve efficient access to medical evidence on the web by providing a free, easily customisable, light-weight solution for medical information retrieval. The source code is hosted on GitHub and Docker is used for packaging and distribution of the software. This makes it easy to to create a local installation of FindMeEvidence to fit the needs of an organisation. All others are encouraged to use http://findmeevidence.org/ whose index currently contains 980,452 documents (statistics calculated on August 3rd, 2015) from a clinically relevant subset of PubMed, a clinically relevant subset of Wikipedia, Merck Manual Professional Edition, Medscape, National Guideline Clearinghouse, BestBETs, and ATTRACT.