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J-GLOBAL ID：201402267933543305   整理番号：14A1176355

確実性に基づくスクリーニングによるシステマティックレビュー負荷の軽減

Reducing systematic review workload through certainty-based screening

著者 (5件)： MIWA Makoto (The National Centre for Text Mining and School of Computer Sci., Manchester Inst. of Biotechnology, Univ. of ...) ,  MIWA Makoto (Toyota Technological Inst., 2-12-1 Hisakata, Tempaku-ku, Nagoya 468-8511, JPN) ,  THOMAS James (Evidence for Policy and Practice Information and Coordinating (EPPI-)Centre, Social Sci. Res. Unit, Inst. of ...) ,  O’MARA-EVES Alison (Evidence for Policy and Practice Information and Coordinating (EPPI-)Centre, Social Sci. Res. Unit, Inst. of ...) ,  ANANIADOU Sophia (The National Centre for Text Mining and School of Computer Sci., Manchester Inst. of Biotechnology, Univ. of ...)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 51  ページ： 242-253  発行年： 2014年10月 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システマティックレビューでは,増加している数の出版された研究がレビュー者のかなりのスクリーニング負荷を強いている。能動学習はいくつかのスクリーニング決定を自動化することによって負荷を軽減する有望アプローチであるが,限定数の分野しかそれを評価していない。社会科学のような分野における複雑なトピックスに能動学習を応用することの好適性は検討されておらず,システマティックレビューにおける有用基準の選択とデータ不均衡問題に取り組むための強化は明らかな問題のままである。二つの基準(確実性と不確実性)と臨床医学および社会科学(特に公衆衛生)の両者の分野でいくつかの強化を応用し,両者において結果を比較した。結果は,確実性基準が重要文書の発見に有用であり,重みづけポジティブインスタンスが両データセットでのデータ不均衡問題の克服に有望であることを明らかにした。潜在的Dirichlet割当て(LDA)は,マニュアル割当て情報がほとんど利用可能でない場合でも有望なことも明らかとなった。能動学習は複雑なトピックスに効果的であるが,その効果はテキスト分類の困難さのため限定される。最も有望な基準と重みづけ法はレビュートピックにかかわらず同じであり,LDAのような教師無し技術はマニュアルアノテーション無し能動学習の成績を強化する可能性を有する。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *システマティックレビュー ,  性質 ,  スクリーニング ,  学習 ,  不確実性 ,  *データマイニング ,  知識獲得 ,  分割 ,  割当問題 ,  *医用情報処理 ,  *減少 ,  重みづけ
準シソーラス用語： Dirichlet分割 ,  テキストマイニング ,  確実性 ,  軽減 ,  能動学習 ,  *負荷軽減

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確実性 ,  スクリーニング ,  システマティックレビュー