CDAPubMed: a browser extension to retrieve EHR-based biomedical literature

Over the last few decades, the ever-increasing output of scientific publications has led to new challenges to keep up to date with the literature. In the biomedical area, this growth has introduced new requirements for professionals, e.g., physicians, who have to locate the exact papers that they need for their clinical and research work amongst a huge number of publications. Against this backdrop, novel information retrieval methods are even more necessary. While web search engines are widespread in many areas, facilitating access to all kinds of information, additional tools are required to automatically link information retrieved from these engines to specific biomedical applications. In the case of clinical environments, this also means considering aspects such as patient data security and confidentiality or structured contents, e.g., electronic health records (EHRs). In this scenario, we have developed a new tool to facilitate query building to retrieve scientific literature related to EHRs. Results: We have developed CDAPubMed, an open-source web browser extension to integrate EHR features in biomedical literature retrieval approaches. Clinical users can use CDAPubMed to: (i) load patient clinical documents, i.e., EHRs based on the Health Level 7-Clinical Document Architecture Standard (HL7-CDA), (ii) identify relevant terms for scientific literature search in these documents, i.e., Medical Subject Headings (MeSH), automatically driven by the CDAPubMed configuration, which advanced users can optimize to adapt to each specific situation, and (iii) generate and launch literature search queries to a major search engine, i.e., PubMed, to retrieve citations related to the EHR under examination. Conclusions: CDAPubMed is a platform-independent tool designed to facilitate literature searching using keywords contained in specific EHRs. CDAPubMed is visually integrated, as an extension of a widespread web browser, within the standard PubMed interface. It has been tested on a public dataset of HL7-CDA documents, returning significantly fewer citations since queries are focused on characteristics identified within the EHR. For instance, compared with more than 200,000 citations retrieved by breast neoplasm, fewer than ten citations were retrieved when ten patient features were added using CDAPubMed. This is an open source tool that can be freely used for non-profit purposes and integrated with other existing systems

BIOMedical search engine framework: lightweight and customized implementation of domain-specific biomedical search engines

The Smart Drug Search is publicly accessible at http://sing.ei.uvigo.es/sds/. The BIOMedical Search Engine Framework is freely available for non-commercial use at https://github.com/agjacome/biomsefBackground and Objectives: Text mining and semantic analysis approaches can be applied to the construction of biomedical domain-specific search engines and provide an attractive alternative to create personalized and enhanced search experiences. Therefore, this work introduces the new open-source BIOMedical Search Engine Framework for the fast and lightweight development of domain-specific search engines. The rationale behind this framework is to incorporate core features typically available in search engine frameworks with flexible and extensible technologies to retrieve biomedical documents, annotate meaningful domain concepts, and develop highly customized Web search interfaces. Methods: The BIOMedical Search Engine Framework integrates taggers for major biomedical concepts, such as diseases, drugs, genes, proteins, compounds and organisms, and enables the use of domain-specific controlled vocabulary. Technologies from the Typesafe Reactive Platform, the AngularJS JavaScript framework and the Bootstrap HTML/CSS framework support the customization of the domain-oriented search application. Moreover, the RESTful API of the BIOMedical Search Engine Framework allows the integration of the search engine into existing systems or a complete web interface personalization. Results The construction of the Smart Drug Search is described as proof-of-concept of the BIOMedical Search Engine Framework. This public search engine catalogs scientific literature about antimicrobial resistance, microbial virulence and topics alike. The keyword-based queries of the users are transformed into concepts and search results are presented and ranked accordingly. The semantic graph view portraits all the concepts found in the results and the researcher may look into the relevance of different concepts, the strength of direct relations, and non-trivial, indirect relations. The number of occurrences of the concept shows its importance to the query, and the frequency of concept co-occurrence is indicative of biological relations meaningful to that particular scope of research. Conversely, indirect concept associations, i.e. concepts related by other intermediary concepts, can be useful to integrate information from different studies and look into non-trivial relations. Conclusions The BIOMedical Search Engine Framework supports the development of domain-specific search engines. The key strengths of the framework are modularity and extensibility in terms of software design, the use of open-source consolidated Web technologies, and the ability to integrate any number of biomedical text mining tools and information resources. Currently, the Smart Drug Search keeps over 1,186,000 documents, containing more than 11,854,000 annotations for 77,200 different concepts.This work was partially funded by the [14VI05] ContractProgramme from the University ofVigo and theAgrupamento INBIOMED from DXPCTSUG-FEDER unha maneira de facer Europa(2012/273).The research leading to these results has also received funding from the European Union Seventh Framework Programme FP7/REGPOT-2012-2013.1 under grant agreement n° 316265,BIOCAPS.This document reflects only the author’s views, and the European Union is not liable for any use that may be made of the information contained herei

TPX: Biomedical literature search made easy

TPX is a web-based PubMed search enhancement tool that enables faster article searching using an alysis and exploration features . These features include identification of relevant biomedical concepts from search results with linkouts to source databases, concept based article categorization, concept assisted search and filtering, query refinement. A distinguishing feature here is the ability to add user-defined concept names and/or concept types for named entity recognition. The tool allows contextual exploration of knowledge sources by providing concept association maps derived from the MEDLINE repository. It also has a full-text search mode that can be configured on request to access local text repositories, incorporating entity co-occurrence search at sentence/paragraph levels. Local text files can also be analyzed on-the-fly

Biomedical semantic question and answering system

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017Os sistemas de Question Answering são excelentes ferramentas para a obtenção de respostas simples e em vários formatos de uma maneira tamb´em simples, sendo de grande utilidade na área de Information Retrieval, para responder a perguntas da comunidade online, e também para fins investigativos ou de prospeção de informação. A área da saúde tem beneficiado muito com estes avanços, auxiliados com o progresso da tecnologia e de ferramentas delas provenientes, que podem ser usadas nesta área, resultando na constante informatização destas áreas. Estes sistemas têm um grande potencial, uma vez que eles acedem a grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados, como por exemplo, a Web ou a grandes repositórios de informação provenientes de lá, de forma a obter as suas respostas, e no caso da comunidade de perguntas e respostas, fóruns online de perguntas e respostas em threads por temática. Os dados não estruturados fornecem um maior desafio, apesar dos dados estruturados de certa maneira limitar o leque de opções transformativas sobre os mesmos. A mesma disponibilização de tais conjuntos de dados de forma pública em formato digital oferecem uma maior liberdade para o público, e mais especificamente os investigadores das áreas específicas envolvidas com estes dados, permitindo uma fácil partilha das mesmas entre os vários interessados. De um modo geral, tais sistemas não estão disponíveis para reutilização pública, porque estão limitados ao campo da investigação, para provar conceitos de algoritmos específicos, são de difícil reutilização por parte de um público mais alargado, ou são ainda de difícil manutenção, pois rapidamente podem ficar desatualizados, principalmente nas tecnologias usadas, que podem deixar de ter suporte. O objetivo desta tese é desenvolver um sistema que colmate algumas destas falhas, promovendo a modularidade entre os módulos, o equilíbrio entre a implementação e a facilidade de utilização, desempenho dos sub-módulos, com o mínimo de pré-requisitos possíveis, tendo como resultado final um sistema de QA base adapaptado para um domínio de conhecimento. Tal sistema será constituído por subsistemas provados individualmente. Nesta tese, são descritobos vários tipos de sistemas, como os de prospecção de informação e os baseados em conhecimento, com enfoque em dois sistemas específicos desta área, o YodaQA e o OAQA. São apresentadas também várias ferramentas úteis e que são recorridas em vários destes sistemas que recorrem a técnicas de Text Classification, que vão desde o processamento de linguagem natural, ao Tokenizatioin, ao Part-of-speech tagging, como a exploração de técnicas de aprendizagem automática (Machine Learning) recorrendo a algoritmos supervisionados e não supervisionados, a semelhança textual (Pattern Matching) e semelhança semântica (Semantic Similarity). De uma forma geral, a partir destas técnicas é possível através de trechos de texto fornecidos, obter informação adicional acerca desses mesmos trechos. São ainda abordadas várias ferramentas que utilizam as técnicas descritas, como algumas de anotação, outras de semelhança semântica e ainda outras num contexto de organização, ordenação e pesquisa de grandes quantidades de informação de forma escaláveis que são úteis e utilizadas neste tipo de aplicações. Alguns dos principais conjuntos de dados são também descritos e abordados. A framework desenvolvida resultou em dois sistemas com uma arquitetura modular em pipeline, composta por módulos distintos consoante a tarefa desenvolvida. Estes módulos tinham bem definido os seus parâmetros de entrada como o que devolviam. O primeiro sistema tinha como entrada um conjunto de threads de perguntas e respostas em comentário e devolvia cada conjunto de dez comentários a uma pergunta ordenada e com um valor que condizia com a utilidade desse comentário para com a resposta. Este sistema denominou-se por MoRS e foi a prova de conceito modular do sistema final a desenvolver. O segundo sistema tem como entrada variadas perguntas da área da biomédica restrita a quatro tipos de pergunta, devolvendo as respectivas respostas, acompanhadas de metadata utilizada na análise dessa pergunta. Foram feitas algumas variações deste sistema, por forma a poder aferir se as escolhas de desenvolvimento iam sendo correctas, utilizando sempre a mesma framework (MoQA) e culminando com o sistema denominado MoQABio. Os principais módulos que compõem estes sistemas incluem, por ordem de uso, um módulo para o reconhecimento de entidades (também biomédicas), utilizando uma das ferramentas já investigadas no capítulo do trabalho relacionado. Também um módulo denominado de Combiner, em que a cada documento recolhido a partir do resultado do módulo anterior, são atribuídos os resultados de várias métricas, que servirão para treinar, no módulo seguinte, a partir da aplicação de algoritmos de aprendizagem automática de forma a gerar um modelo de reconhecimento baseado nestes casos. Após o treino deste modelo, será possível utilizar um classificador de bons e maus artigos. Os modelos foram gerados na sua maioria a partir de Support Vector Machine, havendo também a opção de utilização de Multi-layer Perceptron. Desta feita, dos artigos aprovados são retirados metadata, por forma a construir todo o resto da resposta, que incluia os conceitos, referencia dos documentos, e principais frases desses documentos. No módulo do sistema final do Combiner, existem avaliações que vão desde o já referido Pattern Matching, com medidas como o número de entidades em comum entre a questão e o artigo, de Semantic Similarity usando métricas providenciadas pelos autores da biblioteca Sematch, incluindo semelhança entre conceitos e entidades do DBpedia e outras medidas de semelhança semântica padrão, como Resnik ou Wu-Palmer. Outras métricas incluem o comprimento do artigo, uma métrica de semelhança entre duas frases e o tempo em milisegundos desse artigo. Apesar de terem sido desenvolvidos dois sistemas, as variações desenvolvidas a partir do MoQA, é que têm como pré-requisitos conjuntos de dados provenientes de várias fontes, entre elas o ficheiro de treino e teste de perguntas, o repositório PubMed, que tem inúmeros artigos científicos na área da biomédica, dos quais se vai retirar toda a informação utilizada para as respostas. Além destas fontes locais, existe o OPENphacts, que é externa, que fornecerá informação sobre várias expressões da área biomédica detectadas no primeiro módulo. No fim dos sistemas cujo ancestral foi o MoQA estarem prontos, é possível os utilizadores interagirem com este sistema através de uma aplicação web, a partir da qual, ao inserirem o tipo de resposta que pretendem e a pergunta que querem ver respondida, essa pergunta é passada pelo sistema e devolvida à aplicação web a resposta, e respectiva metadata. Ao investigar a metadata, é possível aceder à informação original. O WS4A participou no BioASQ de 2016, desenvolvida pela equipa ULisboa, o MoRS participou do SemEval Task 3 de 2017 e foi desenvolvida pelo pr´oprio, e por fim oMoQA da mesma autoria do segundo e cujo desempenho foi avaliado consoante os mesmos dados e métricas do WS4A. Enquanto que no caso do BioASQ, era abordado o desempenho de um sistema de Question Answering na àrea da biomédica, no SemEval era abordado um sistema de ordenação de comentários para com uma determinada pergunta, sendo os sistemas submetidos avaliados oficialmente usando as medidas como precision, recall e F-measure. De forma a comparar o impacto das características e ferramentas usadas em cada um dos modelos de aprendizagem automática construídos, estes foram comparados entre si, assim como a melhoria percentual entre os sistemas desenvolvidos ao longo do tempo. Além das avaliações oficiais, houve também avaliações locais que permitiram explorar ainda mais a progressão dos sistemas ao longo do tempo, incluindo os três sistemas desenvolvidos a partir do MoQA. Este trabalho apresenta um sistema que apesar de usar técnicas state of the art com algumas adaptações, conseguiu atingir uma melhoria desempenho relevante face ao seu predecessor e resultados equiparados aos melhores do ano da competição cujos dados utilizou, possuindo assim um grande potencial para atingir melhores resultados. Alguns dos seus contributos já vêm desde Fevereiro de 2016, com o WS4A [86], que participou no BioASQ 2016, com o passo seguinte no MoRS [85], que por sua vez participou no SemEval 2017, findando pelo MoQA, com grandes melhorias e disponível ao público em https://github.com/lasigeBioTM/MoQA. Como trabalho futuro, propõem-se sugestões, começando por melhorar a robustez do sistema, exploração adicional da metadata para melhor direcionar a pesquisa de respostas, a adição e exploração de novas características do modelo a desenvolver e a constante renovação de ferramentas utilizadas Também a incorporação de novas métricas fornecidas pelo Sematch, o melhoramento da formulação de queries feitas ao sistema são medidas a ter em atenção, dado que é preciso pesar o desempenho e o tempo de resposta a uma pergunta.Question Answering systems have been of great use and interest in our times. They are great tools for acquiring simple answers in a simple way, being of great utility in the area of information retrieval, and also for community question answering. Such systems have great potential, since they access large sets of data, for example from the Web, to acquire their answers, and in the case of community question answering, forums. Such systems are not available for public reuse because they are only limited for researching purposes or even proof-of-concept systems of specific algorithms, with researchers repeating over and over again the same r very similar modules frequently, thus not providing a larger public with a tool which could serve their purposes. When such systems are made available, are of cumbersome installation or configuration, which includes reading the documentation and depending on the researchers’ programming ability. In this thesis, the two best available systems in these situations, YodaQA and OAQA are described. A description of the main modules is given, with some sub-problems and hypothetical solutions, also described. Many systems, algorithms (i.e. learning, ranking) were also described. This work presents a modular system, MoQA (which is available at https:// github.com/lasigeBioTM/MoQA), that solves some of these problems by creating a framework that comes with a baseline QA system for general purpose local inquiry, but which is a highly modular system, built with individually proven subsystems, and using known tools such as Sematch, It is a descendant of WS4A [86] and MoRS [85], which took part in BioASQ 2016 (with recognition) and SemEval 2017 repectively. Machine Learning algorithms and Stanford Named Entity Recognition. Its purpose is to have a performance as high as possible while keeping the prerequisites, edition, and the ability to change such modules to the users’ wishes and researching purposes while providing an easy platform through which the final user may use such framework. MoQA had three variants, which were compared with each other, with MoQABio, with the best results among them, by using different tools than the other systems, focusing on the biomedical domain knowledge

Social and Semantic Web Technologies for the Text-To-Knowledge Translation Process in Biomedicine

Currently, biomedical research critically depends on knowledge availability for flexible re-analysis and integrative post-processing. The voluminous biological data already stored in databases, put together with the abundant molecular data resulting from the rapid adoption of high-throughput techniques, have shown the potential to generate new biomedical discovery through integration with knowledge from the scientific literature. Reliable information extraction applications have been a long-sought goal of the biomedical text mining community. Both named entity recognition and conceptual analysis are needed in order to map the objects and concepts represented by natural language texts into a rigorous encoding, with direct links to online resources that explicitly expose those concepts semantics (see Figure 1).P08-TIC-4299 of J. ASevilla and TIN2009-13489 of DGICT, Madri

Infectious Disease Ontology

Technological developments have resulted in tremendous increases in the volume and diversity of the data and information that must be processed in the course of biomedical and clinical research and practice. Researchers are at the same time under ever greater pressure to share data and to take steps to ensure that data resources are interoperable. The use of ontologies to annotate data has proven successful in supporting these goals and in providing new possibilities for the automated processing of data and information. In this chapter, we describe different types of vocabulary resources and emphasize those features of formal ontologies that make them most useful for computational applications. We describe current uses of ontologies and discuss future goals for ontology-based computing, focusing on its use in the field of infectious diseases. We review the largest and most widely used vocabulary resources relevant to the study of infectious diseases and conclude with a description of the Infectious Disease Ontology (IDO) suite of interoperable ontology modules that together cover the entire infectious disease domain