循证医学研究中的证据自动更新方法研究

摘要：

合格研究证据的获取是循证医学研究的重要步骤.目前的研究证据更新主要由人工完成,效率低下且人力花费巨大,无法满足循证医学的快速发展.机器学习和深度学习技术的发展为循证医学研究证据的自动更新提供了技术支撑,研究者通过尝试将机器学习和深度学习方法应用于循证医学研究中的各个环节,提高研究证据的更新效率.本研究对循证医学研究中证据自动更新技术的发展进行整理,并从研究证据筛选、研究证据质量评价、证据系统的自动更新等角度分析证据自动更新方法的应用,以了解该领域发展现状及趋势,为进一步推动循证医学研究中证据自动更新技术的研究提供依据.

关键词：机器学习、深度学习、自然语言处理、循证医学、证据更新

所属期刊栏目：17

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家重点研发计划;中国医学科学院医学与健康科技创新工程-医学人工智能算法评价标准库构建

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：44-49