Search Seeker: Un sistema de búsqueda basada en Evidencias Biomédicas.

“SearchSeeker” es un producto que permite la búsqueda y hallazgo de la literatura biomédica original y relevante, con el objetivo de favorecer la lectura crítica de la misma y establecer su nivel de evidencia para que sea interpretada correctamente.

Algunas de las herramientas básicas sobre las que se asienta la metodología de la MBE (Medicina Basada en la Evidencia) son la lectura crítica de la literatura médica y la revisión sistemática de la evidencia existente en el “Estado del Arte”. El objetivo final es que, dentro de la actividad médica y de investigación en ensayos “bio”, en la fase inicial de un trabajo concreto, los cimientos del mismo se fundamenten sobre bases científicas provenientes de estudios de la mejor calidad metodológica, y en los que se refleje de forma fidedigna el estado actual de conocimientos a nivel internacional.

“SearchSeeker” ayuda a los investigadores y expertos a la hora de encontrar la información relevante, y sólo ésta, necesaria para cada problemática, incorporando “inteligencia” avanzada en sus búsquedas. De esta forma, el contexto de la pregunta incide directamente en el filtro y ponderación de las posibles respuestas. La idea es que “SearchSeeker” sea capaz de responder a preguntas directas con respuestas directas, y en cualquier caso, si esto no es posible, devuelva una lista máximo de 20 a 30 documentos muy relacionados, y no más.

El proceso por el que se obtienen las respuestas consiste en formular a la plataforma una pregunta clínica en leguaje natural, sin ningún tipo de proceso estructurado, sino tal y cómo lo preguntaría un experto a otro. El sistema es capaz de homogenizar la pregunta, analizar el contexto, agregar información adicional si se le enlaza (historiales clínicos relacionados, grupos de inclusión o exclusión predefinidos, objetivos del experimento, intervalos de variables) y, con toda esta información, buscar en fuentes predefinidas por el usuario, (Pubmed, ClinicalTrial, LinkedLifeData, Google, Social Media, bases de datos especializadas, patentes…) ,  los resultados más relevantes y precisos apropiados para el problema en cuestión.

Además, con el objetivo de ayudar a los expertos en el análisis de la información resultado,  “SearchSeeker” cataloga automáticamente los documentos en temáticas, asigna “tags” de forma desasistida a las publicaciones extraídas, y genera resúmenes automáticos (de 5 a 10 líneas), que constituyen lo más relevante de todo el contenido de la publicación. De esta forma, el experto no tiene que leerse todo el contenido de cada resultado, sino que, accediendo al resumen, y de un solo vistazo, puede determinar qué publicaciones son interesantes y cuales no.

Por último, “SearchSeeker” se configura como un espacio de conocimiento compartido entre los distintos expertos, en el que pueden comentar las publicaciones, valorarlas y resaltar aquella información relevante, de cara a que otros expertos con perfiles de búsqueda similares puedan reutilizar este conocimiento adicional, en forma de gráficas visuales, analizando cuáles son las publicaciones más relevantes, temáticas más interesantes para su perfil personal (calculado automáticamente en función de las publicaciones asignadas a cada investigador), y recomendaciones del tipo “otros como tú han leído…”.

 

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