PubMed and beyond: biomedical literature search in the age of artificial intelligence
https://www.thelancet.com/journals/ebiom/article/PIIS2352-3964(24)00023-9/fulltext
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：この論文は総説（review）タイプの論文であり、掲載誌はElsevier B.V.です。
本研究の背景と関連研究：本研究の背景は、医療や生物医学において文献検索が重要であることです。生物医学の研究では膨大な情報が生み出されますが、その多くは文献を通じてのみアクセス可能です。そのため、文献検索は医療や生物医学において重要です。また、最近の人工知能（AI）の進歩により、キーワード以外の機能が拡張されましたが、臨床医や研究者には馴染みがないかもしれません。そのため、本研究では一般的な生物医学の使用例に合わせた30以上の文献検索ツールの概要を提供し、読者が効率的に情報ニーズを満たすのを支援することを目的としています。まず、広く使用されているPubMedの最近の改善と継続的な課題について説明します。次に、以下の5つの特定の情報ニーズに対応したAIベースの文献検索ツールについて説明します：1. エビデンスに基づく医学、2. プレシジョン医学とゲノミクス、3. 意味に基づく検索、質問を含む、4. 文献推薦による関連記事の検索、5. 文献マイニングによる隠れた関連性の発見。最後に、ChatGPTなどの大規模言語モデルの最近の発展が生物医学情報の検索に与える影響について議論します。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、生物医学の情報ニーズを効率的に満たすための文献検索ツールの概要を提供することです。生物医学の研究や患者ケアにおいて、文献検索は重要な役割を果たします。しかし、生物医学の文献は指数関数的に増加しており、関連する情報を特定することは困難です。PubMedは最も広く使用されている生物医学文献検索エンジンですが、現在は3600万以上の記事を含み、年間100万以上の記事が追加されています。典型的なPubMedのクエリは数百から数千の記事を取得しますが、上位20件以降の記事は20%未満がレビューされます。そのため、PubMedは最も関連性の高い記事を優先するために、最近のアプローチを再検討しました。本研究では、PubMedの改善点と課題について説明し、特定の情報ニーズに合わせたAIベースの文献検索ツールの概要を提供することで、生物医学の情報ニーズを効率的に満たすことを目指しています。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、具体的な材料やデータは記載されていません。代わりに、30以上の生物医学の文献検索ツールの概要が提供されています。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、生物医学の情報ニーズに合わせた30以上の文献検索ツールの概要を提供しています。具体的には、エビデンスに基づく医学、プレシジョン医学とゲノミクス、意味に基づく検索、質問を含む検索、文献推薦による関連記事の検索、文献マイニングによる隠れた関連性の発見などの情報ニーズに対応したツールが紹介されています。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、具体的な検証方法は記載されていません。代わりに、生物医学の情報ニーズに合わせた文献検索ツールの概要を提供することで、読者が効率的に情報ニーズを満たすことができるという有効性が示唆されています。
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