Quality oriented information retrieval and timeliness analysis on diabetes websites

Abstract

Sağlık bilgisi araştıranların en önde gelen ihtiyacı yüksek kalitede ve güncel bilgiyi arama motoru sonuçlarından elde etmektir. Mevcut teknikler ağırlıklı olarak Web çizge yapısına dayanır ve ilgi alanından bağımsız çözümlerdir. Ancak sağlık alanında, bilgi kalitesini sağlamak için, bir arama motoru girilen sorguyla sadece ilgili olan değil kanıta dayalı tıp ilkeleriyle uyumlu olan sonuçları dönmelidir. Bu tezin amacı kanıta dayalı tıbba göre yüksek kalitede ve güncel bilgileri dönebilen otomatikleştirilmiş bir yapı önermektir. Tezin iki temel katkısı vardır. İlki yüksek kalite ve yansız sağlık bilgisi içeriğini düşük kalite olanlardan ayırmak için geliştirilen yöntemdir ve ilgililik geri bildirimi, bilgi çıkarma ve fikir madenciliği tekniklerini kullanır. İkincisi, kanıta dayalı klinik uygulama ilkelerini kullanarak sağlık websitelerinin güncelliğini otomatik olarak değerlendirmek için geliştirilen yöntemdir. Deneyler diyabet websiteleri üzerinde uygulanmıştır ve sonuçlar ilk yöntemin yüksek kalite websitelerini bulmada %76 ve ikinci yöntemin websitelerinin güncelliğini saptamakta %77 doğruluk elde ettiğini göstermektedir.

The foremost requirement of health information seekers is to retrieve high quality and up-to-date information from web search engine results. Current techniques rely heavily on Web graph structure and they are domain independent solutions. However, in health domain, to ensure information quality, a search engine should return results that are not only relevant to submitted query but also in accordance with evidence based medical guidelines. The aim of this thesis is to propose an automated framework which is able to retrieve high quality and up-to date health information according to evidence based medicine. The contributions of the thesis are twofold. The first one is a method which is developed to differentiate high quality and unbiased health information content from low quality ones and makes use relevance feedback, information retrieval and opinion mining techniques. The second one is a method which is developed to automatically assess the timeliness of a health web site using evidence based clinical practice guidelines. The experiments are conducted on diabetes web sites and the results show that the first method achieves 76% accuracy in detecting high quality web sites and the second method accomplishes 77% in detecting the timeliness of web sites.