循证医学文献筛选方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种循证医学文献筛选方法及装置，能够在保证文献筛选的准确率的情况下，提高筛选效率。方法包括：S1、去除循证医学文献数据源中的重复文献；S2、利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。

【技术实现步骤摘要】
循证医学文献筛选方法及装置
本专利技术实施例涉及循证医学领域，具体涉及一种循证医学文献筛选方法及装置。
技术介绍
近年来，循证医学不断普及和发展。抓住循证医学的核心不断地发现问题和解决问题，以科学实践获得的证据作为依据和指导成为新的现代医学模式。这些证据来自于严格的流行病学调查和统计学分析，为最新、最快、可信度最高的全球所共享的研究结论，这正是循证医学的核心思想。如原发性肝癌是严重危害人类健康的恶性肿瘤之一，国内外很多文献报道其病因可能与肝硬化、病毒性肝炎、黄曲霉素等某些化学致癌物质和水土因素有关，但研究结果并不一致。周旭毓和方积乾教授应用Gibbs抽样方法制定与原发性肝癌病因有关文献的纳入和筛选标准，筛选出16个病例、对照研究。Meta分析结果表明，HBV和HCV感染均为我国原发性肝癌的主要病原学因素，双重感染大大增加了发生原发性肝癌的危险性。Vermeulen等教授在Cochrane协作网中筛选出1990年～2005年之间关于腹部术后是否应用鼻胃管的随机对照研究文献。Meta分析结果显示，腹部手术术后常规应用鼻胃管有弊无利，应该放弃。Antoniou等应用Medline,Embase,Ovid和Cochrane数据库，查询1992年～2006年所有结直肠癌肝转移的设计良好的随机对照研究文献，并对结直肠癌肝转移施行首次肝切除和二次肝切除进行系统评价和Meta分析。结果表明，结直肠癌发生肝转移施行再次肝切除手术是安全有效的，能大大提高生存率。以上事例说明循证医学在辅助医学研究的过程中得到了广泛应用。指导我们制订治疗方案。既然循证医学如此重要，那么如何实践循证医学呢？首先，找出临床实践过程中的疑问。针对疾病的病因，临床表现，诊断和鉴别诊断，治疗方法，预防和预后等提出问题质疑，带着疑问去寻找解决方案。其次，有了明确的疑问点，根据问题全面检索国内外高质量文献，去寻求最佳证据，这是EBM最基本的技能。证据寻找可以采取上网、图书馆检索、会议资料和专家咨询等方式。上网可以应用Medline、Embase、Ovid和Cochrane协作网等。再次，对已收集到的证据的可信度进行系统评价和Meta分析，合理地应用这些可信度高的证据去指导临床实践，这是循证医学的精髓。因为，系统评价能够全面地收集世界上所有已发表的相关研究，筛选出高质量、高水准的文献，进行定量综合后得出可靠结论，能够为临床提供高质量、科学性强、高可信度和重复性好的证据；Meta分析可以将临床RCT的结果进行综合分析，由于一般的RCT样本量太小，Meta分析可以将相关资料进行合并，增大样本量，提高可信度。最后，对这些可靠证据是否适用于患者要进行系统评价，找到治疗某种疾病的最佳方案。但国内在实践循证医学方面尚处于初期阶段，还有较长的路要走。加强国内外合作与交流，充分利用国内外现有的循证医学资源，不断剔除不规范的临床经验、不严格的试验设计等缺陷，是以后主要的前进方向。实践循证医学的过程中，对文献的筛选，是最耗费时间与精力的过程，该过程可分成两步：第一步，从浩如烟海的医学文献库里面，把可能有关的文章汇集出来。现在有很多基础工作建设，例如在医学上有PubMed的系统，或者用谷歌学术等搜索关键词，就能搜到很多文章。但这些检索出来的文章和我们真正需要的可能还有很大的距离，因为该文献可能只是仅仅包含搜索的关键词而已。所以第二步就需要请医学专家来过滤它们，找出哪些论点需要深入研究。在一个关于婴儿和儿童残疾的疾病研究里面，美国Tufts医学中心在第一步的筛选之后就拿到了33000篇摘要。中心的专家能保持每三十秒钟1篇的效率过滤文献。但就算这样，这个工作还是要做250个小时。可想而知，就算一个医生三十秒钟看一篇文章，一天八小时不吃饭、不喝水、不休息，也需要一个多月才能完成，而且糟糕的是每一项新的研究都要重复这个麻烦的过程。随着医学的发展，发表论文的数量也只会越来越多。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种循证医学文献筛选方法及装置，能够在保证文献筛选的准确率的情况下，提高筛选效率。一方面，本专利技术实施例提出一种循证医学文献筛选方法，包括：S1、去除循证医学文献数据源中的重复文献；S2、利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。另一方面，本专利技术实施例提出一种循证医学文献筛选装置，包括：去除单元，用于去除循证医学文献数据源中的重复文献；筛选单元，用于利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。本专利技术实施例提供的循证医学文献筛选方法及装置，去除循证医学文献数据源中的重复文献；利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献，相较于现有技术，本方案能够在保证文献筛选的准确率的情况下，提高筛选效率。附图说明图1为本专利技术循证医学文献筛选方法一实施例的流程示意图；图2为本专利技术循证医学文献筛选方法另一实施例的流程示意图；图3为从文献1和文献2的题目提取的重复字符串的示意图；图4为某一文献的题目和摘要中包含的PICO指标示意图；图5为本专利技术循证医学文献筛选装置一实施例的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。参看图1，本实施例公开一种循证医学文献筛选方法，包括：S1、去除循证医学文献数据源中的重复文献；S2、利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。本专利技术实施例提供的循证医学文献筛选方法，去除循证医学文献数据源中的重复文献；利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献，相较于现有技术，本方案能够在保证文献筛选的准确率的情况下，提高筛选效率。在前述方法实施例的基础上，所述S1，可以包括：计算所述循证医学文献数据源中两两文献间的题目重复率和作者重复率，根据所述题目重复率和作者重复率确定出重复文献，去除重复文献。在前述方法实施例的基础上，所述计算所述循证医学文献数据源中两两文献间的题目重复率和作者重复率，可以包括：提取所述循证医学文献数据源中文献的主要相关信息，根据所述主要相关信息生成属性标签，并结构化存储属性内容；根据L本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种循证医学文献筛选方法，其特征在于，包括：S1、去除循证医学文献数据源中的重复文献；S2、利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。

【技术特征摘要】
1.一种循证医学文献筛选方法，其特征在于，包括：S1、去除循证医学文献数据源中的重复文献；S2、利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，逐一判断每篇文献是否符合所述文献筛选规则，保留符合所述文献筛选规则的文献。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1，包括：计算所述循证医学文献数据源中两两文献间的题目重复率和作者重复率，根据所述题目重复率和作者重复率确定出重复文献，去除重复文献。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述循证医学文献数据源中两两文献间的题目重复率和作者重复率，包括：提取所述循证医学文献数据源中文献的主要相关信息，根据所述主要相关信息生成属性标签，并结构化存储属性内容；根据LCS方法计算所述两两文献间的题目重复率和作者重复率。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述重复文献为题目重复率和作者重复率均大于重复率阈值的文献。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则之前，还包括：根据预设的指标构建文献智能筛选数据集；根据文献智能筛选数据集，并采用XGBoost算法构建文献智能筛选模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建的文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则，包括：利用所述文献智能筛选模型自动抽取文献筛选规则；将抽取出来的文献筛选规则进行普适化；根据标签文献和普适化...

【专利技术属性】
技术研发人员：周旻，王则远，赵荣生，宋再伟，
申请(专利权)人：北京诺道认知医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11