एक नया आवर्ती विधि ताकि प्रणालीगत समीक्षा प्रक्रिया में कार्यभार को कम किया जा सके

जीव चिकित्सा साहित्य की प्रणालीगत समीक्षा के लिए उच्च लागत ने कुल कार्यभार को कम करने में रुचि उत्पन्न की है। इसे संभाविततः प्रासंगिक प्रकाशनों की वर्गीकृत करने के लिए 'स्वचालित' करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों को लागू करके किया जा सकता है। मौजूदा समाधान विशेष रूप से प्रशिक्षित अधिग्रहित मशीन-शिक्षण एल्गोरिदम और विशेषता निष्कर्षण प्रणाली का उपयोग करते हैं जो प्रत्येक प्रणालीगत समीक्षा के लिए अलग है। हम एक प्रणाली का प्रस्ताव करते हैं जो समीक्षा के दौरान केवल मानव समीक्षकों के इनपुट और फीडबैक का उपयोग करती है। जैसे-जैसे समीक्षक लेखों की वर्गीकृत करते हैं, प्रश्न को एक सरल प्रासंगिकता फीडबैक एल्गोरिदम का उपयोग करके संशोधित किया जाता है, और प्रश्न के लिए सबसे निकटतम मौलिक दस्तावेज प्रस्तुत किया जाता है। हमारे दृष्टिकोण का मूल्यांकन 15 प्रकाशित औषधीय प्रणालीगत समीक्षाओं के एक सेट का उपयोग करके किया गया। जिन्हें समीक्षा की आवश्यकता थी, उन लेखों की संख्या को महत्वपूर्ण रूप से कम किया गया (95% रिकॉल के लिए 6% से 30% के बीच)।