PubMed 及超越：人工智能时代的生物医学文献检索
信息检索
2024-04-10 v3 人工智能
数字图书馆
摘要
生物医学研究产生了大量信息，其中许多仅能通过文献获取。因此，文献检索是临床与生物医学研究中基于已有知识开展工作的必备工具。尽管近期人工智能的进展已将功能拓展至超越基于关键词的检索，但这些进展可能不为临床医生与研究人员所熟悉。为此，我们呈现一项针对生物医学中通用与特定信息需求的文献检索工具综述，旨在帮助读者高效满足其信息需求。我们首先考察广泛使用的 PubMed 搜索引擎，讨论其近期改进与持续存在的挑战。随后描述面向五类特定信息需求的文献检索工具：1. 为循证医学识别高质量临床研究。2. 为精准医学与基因组学检索基因相关信息。3. 按语义检索，包括自然语言问题。4. 通过文献推荐定位相关文章。5. 挖掘文献以发现疾病与遗传变异等概念间的关联。此外，我们涵盖选择与使用这些工具的实际考量与最佳实践。最后，结合 ChatGPT 等大型语言模型的最新突破，我们对文献检索引擎的未来给出展望。总之，本综述通过 36 个公开可用工具全面呈现了生物医学文献检索功能。
引用
@article{arxiv.2307.09683,
title = {PubMed and Beyond: Biomedical Literature Search in the Age of Artificial Intelligence},
author = {Qiao Jin and Robert Leaman and Zhiyong Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.09683},
year = {2024}
}
备注
27 pages, 6 figures, 36 tools