A Medline jövője és szemantikus web motorok Dr. Geges József Ovidius Information Services Ltd., West Sussex U.K. ovidiusltd@mail.com

Kérdések megválaszolása Mennyi különböző MEDLINE-t ismer? Melyiket kedveli leginkább? Általában mennyi keresési mezőt használ? Hagyjon megjegyzést az „output”-on (megoldotta a problémát, vagy csak dokumentumot keresett) * Gondolt már valaha arra, hogy a MEDLINE nem egy egyszerű adatbázis?

Alapelv „ I have a dream for the Web in which computers become capable of analyzing all the data in the Web” Tim Berners-Lee, 1999

LEARN TEXT - INTELLIGENT web 3.0 kihívás HTML (Hyper Text Markup Language) – X(extensible)ML – XHTML – RDF (Resource Description Framework)  ? ? ? Data  information  understand Ontology* Read – write Know texts LEARN TEXT - INTELLIGENT META SEARCH KNOWLEDGE WEB 3.0

web 3.0 megköveteli Szolgáltatói oldal Felhasználói oldal Letisztult forma Pontos szavak Egyszerű alkalmazás Tiszta formájú és szerkezetű adatbázisok problémamegoldás Kristálytiszta eredmények Az adatok helyes formája Könnyű használat Megjelenítés csoportosítása

SOLUTIONS S E M A N T I C S E A R C H I N G GRAFICAL CLUSTER FAQ www.google.com www.carrot2.org www.touchgraph.com PROFESSIONAL DATA www.ask.com www.trueknowledge.com www.yebol.com S E M A N T I C S E A R C H I N G

Medline & web 3.0 Mindenki megérti a „MESH”-t A Nemzetközi Orvostudományi Könyvtárnak vannak a legnagyobb, jól felépített adatbázisai. A keresés könnyen kontrollálható Mindenkinek megvan a saját keresési stratégiája

Körülbelül 30 Medline változatot ismerünk és használunk MEDLINE VÁLTOZATOK Találatok és prioritások listája Alapelv szerinti rangsorolás Kapcsolatok, összefüggések szerinti rangsorolás Felhasználói felület Adatok elérési módja Körülbelül 30 Medline változatot ismerünk és használunk

PubMed

A PubMed changes

MEDLINE TALÁLATOK ÉS RANGSOROLÁS SEMMED  RefMed* 2010 RANKING BY FEADBACKS - QUALITY  Quertle 2009 BY PRINCIPLES  MedlineRanker CUSTER ADDED RANKING  MiSearch* FEEDBACKS  Hakia 2008 SEMANTIC SEARCH DEVELOPED SemanticMED  TECHNOLOGY OF COGNITIONS  MScanner MULTI LEVEL CLUSTERING  eTBLAST 2007 RELATED SEARCHES  PubFocus 2006 BY IMPACT FACTORS  Twease 2005 AMENDED MESH http://skr3.nlm.nih.gov/SemMedDemo/

Szemantikus web „Find what I mean not what I type” - NÉMET FEJLSZTÉS (2010) - MESH plusz ONTOLÓGIA - SZÉLESKÖRBEN ALKALMAZOTT ALGORITMUS - FELHASZNÁLÓBARÁT, CSOPORTOSÍTOTT MEGJELENÍTÉS http://www.gopubmed.org GO engines

Szemantikus web „Find what I mean not what I type” - 24 évnyi fejlesztés - multidiszciplináris - MEDLINE és WIKIPEDIA adatbázison tesztelve - Gyenge megjelenítés http://www.cognition.com Cognition

Szemantikus web „Find what I mean not what I type” - a legjobb, de korlátozott - többnyelvű - általában 10 „csomópont” fut egyszerre - kifinomult alternatív kulcsszavak, mint: cure, treat, therapy, look after http://hakia.com/ Hakia

Semantic web „Find what I mean not what I type” - mélyweb és dokumentum keresés - kifinomult csoportosítás - nagyon hosszú keresési mondatok - kissé bonyolult találati lista http://www.deepdyve.com/ DeepDyve

What else of semantic web but not MEDLINE related SWSE – a legjobb technológia KOSMIX – Time Warner spent $20M EXALEAD – képekre fókuszálva LEXXE – Q&A típus (2011 Sept. 27 újraindul) POWERSET – a Microsoft megvásárolta - BING SWOOGLE – visszavonult

Two ways to follow Dr. WATSON HOUSE ??? „The WellPoint application will combine data from three sources: a patient's chart and electronic records that a doctor or hospital has, the insurance company's history of medicines and treatments, and Watson's huge library of textbooks, medical journals and databases.”

Köszönöm a figyelmet