A Biomedical Information Retrieval System based on Clustering for Mobile Devices

• Autores: Manuel Millán, Alejandro Muñoz, Manuel de la Villa Cordero, Manuel Jesús Maña López
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 45, 2010, págs. 255-258
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un Sistema de Recuperación de Información Biomédica en Dispositivos Móviles basado en Agrupamiento
• Enlaces
  • Texto completo
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen
  • español

    La sobrecarga de información producida por la creciente disponibilidad en internet de textos y publicaciones de interés es un problema que se acrecienta cuando esa información es necesaria para la toma de decisiones, como ocurre en el ámbito biomédico. Es en este dominio donde se ubica este sistema de recuperación de información dirigido a dispositivos de consulta móviles, que a los tradicionales procesos de indexado y búsqueda, añade la característica de la devolución de los resultados de manera agrupada en función de su contenido.

  • English

    Information overload caused by the increasing availability of online texts and publications of interest is a problem that increases when such information is necessary for decision making, as in the biomedical field. It is in this domain where we present an information retrieval system for mobile devices. Traditional indexing and search processes are enriched with the feature of returning the results in clusters according to their content.

• Referencias bibliográficas
  • Buenaga, M. de, Gachet, D., Maña, M., de la Villa, M., Mata J.:Clustering and Summarizing Medical Documents to Improve Mobile Retrieval. Workshop...
  • Dempster, A.P., Laird, N.M., Rubin, D.B.: Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society....
  • Dunlavy, D.M., O'Leary, D.P., Conroy, J.M., Schlesinger, J.D. QCS: A system for querying, clustering and summarizing documents. Information...
  • Garritty, C., El Emam, K.: Who's using PDAs? Estimates of PDA use by health care providers: a systematic review of surveys. J. of Medical...
  • Gospodnetic, O., Hatcher E., McCandless M.: Lucene in Action (2nd ed.). Manning Publications (2009)
  • Hauser, S.E., Demner-Fushman, D. et al.: Using Wireless Handheld Computers to Seek Information at the Point of Care: An Evaluation by Clinicians....
  • Hearst, M., Pedersen, P.: Reexamining the Cluster Hypothesis: Scatter/Gather on Retrieval Results. In: 19th Annual International ACM SIGIR...
  • León, S.A., Fontelo, P., Green, L., Ackerman, M., Liu, F.: Evidence-based medicine among internal medicine residents in a community hospital...
  • MacQueen, J. B.: Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations. Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical...
  • Maña, M.J., Buenaga, M., Gómez, J.M.: Multidocument summarization: An added value to clustering in interactive retrieval. ACM TOIS 22(2),...
  • Muñoz, M.A., Rodríguez, M., Favela, J., Martínez-García, A.I., González, V.M.: Context-aware mobile communication in hospitals. IEEE Computer...
  • Rasmussen, E.: Clustering algorithms. En W. Frakes y R. Baeza-Yates, eds., Information Retrieval: Data Structures & Algorithms, pags....
  • Witten, I. H. y Frank, E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (2nd ed.). Morgan Kaufmann, San Francisco. CA (2005)
  • W3C: Mobile Web Best Practices 1.0, Basic Guidelines. W3C Recommendation 29 July 2008. http://www.w3.org/TR/2008/RECmobile- bp-20080729/ (2008)