https://frosthead.com

Ez az új keresőmotor segíti az orvosokat a ritka, homályos betegségek diagnosztizálásában

Fotó: tömeges elválasztás

Bár Dr. Housenak nincs gondja ritka betegségek diagnosztizálásával, a valóságban az „egy a 2000-ből” állapot kivételesen nehéz meghatározni. Valójában a ritka betegségek egynegyedének 5–30 éve van a diagnosztizálása - írja a MIT Technology Review .

Ma a botrányos orvosok egyre inkább támaszkodnak a Google-ra a diagnózis folyamatának megkönnyítésére. A keresőmotorokat, például a Google-t azonban nem az a célja, hogy segítsen az orvosoknak elhomályosítani a lehetőségeket egy homályos tünetek mögött. A Google algoritmusai, amelyek az oldalakat rangsorolják annak alapján, hogy hányszor kapcsolódnak más erősen súlyozott oldalakhoz, a ritka betegségekkel foglalkozó oldalakon működnek, amelyek valószínűleg csak maroknyi oldalmegtekintést jelentenek naponta.

E hiányosság kitöltése érdekében a dán kutatók a FindZebra néven új, a ritka betegségekkel foglalkozó keresőmotort építettek fel. A Tech Review ismerteti, hogyan működik:

A FindZebra varázsmártása az index, amelyet az eredmények vadászatára használ. Ezek a srácok azért hozták létre ezt az indexet, ha egy speciálisan kiválasztott, a ritka betegségekkel foglalkozó kurátusi adatbázisba bejárják. Ide tartoznak az Online Mendelian öröklés az emberben adatbázis, a Genetikai és Ritka Betegségek Információs Központja és az Orphanet.

Ezután az Indri nyílt forráskódú információ-visszakeresési eszközt használják ezen index keresésére egy hagyományos keresőmotor-felülettel rendelkező webhelyen keresztül. Az eredmény a FindZebra.

Az összehasonlítások azt mutatják, hogy a Google-val ugyanazon változókkal elért eredmények szignifikánsan kevésbé relevánsak, mint a FindZebra esetében. Az eszköz még fejlesztés alatt áll, de nyilvánosan elérhető a www.findzebra.com oldalon.

Még több a Smithsonian.com webhelyről:

A távorvoslás 1925-ben jósolt
George Jetson ellenőrzést végez

Ez az új keresőmotor segíti az orvosokat a ritka, homályos betegségek diagnosztizálásában