用于循证医疗的交互式相关性反馈界面

我们设计、实现并评估了 EpistAid，这是一款交互式相关性反馈系统，旨在支持医生更高效地完成循证医疗（EBHC）的引文筛选过程。该系统将相关性反馈算法与受 Tinder 滑动交互启发的交互界面相结合。为了评估其在引文筛选过程中的效率和有效性，我们使用大型 EBHC 数据集（Epistemonikos，约 40 万篇文档）与真实用户（高年级医学生）进行了用户研究。我们比较了两种相关性反馈算法：Rocchio 和基于 BM25 的算法。Rocchio 相关性反馈与文档可视化相结合获得了最佳的召回率和 F1 分数，这是 EBHC 文档筛选最重要的指标。在认知需求和努力方面，不带可视化的 BM25 相关性反馈被认为需要更多的体力 和认知努力。EpistAid 有可能通过减少文档分类所需的时间以及促进用户交互来改善回答临床问题的过程。我们的结果可为临床领域及其他领域筛选研究论文的智能用户界面开发提供参考。