Deep Learning: Medizinische Suchmaschine für Covid-19
Bei der Erforschung der Viruskrankheit Covid-19 steht die Medizin noch am Anfang. Weltweit erscheinen täglich neue Berichte, Studien und Datensammlungen im Internet. Die Beuth Hochschule für Technik Berlin entwickelt aktuell eine Suchmaschine, die Fachleute bei der Recherche in frei verfügbaren medizinischen Ressourcen und Dokumenten unterstützt.
Kontextbasierte Suche in medizinischen Quellen
Das Modell der Beuth-Forscher heißt Contextualized Discourse Vectors (CDV) und wird mit Hilfe von Deep Learning trainiert. Anders als bei klassischen Suchmaschinen basiert der CDV-Ansatz nämlich nicht auf festen Suchbegriffen oder Zeichenketten, sondern auf Vektoren, die die Bedeutung eines Wortes durch seinen Kontext bestimmen. Laut Forscherteam ist die Suche dadurch erheblich präziser und zugleich schneller.
Eine Suchanfrage nach einer Krankheit in Verbindung mit einem klinischen Suchbegriff, zum Beispiel „Symptoms“, liefert eine Liste von relevanten Textauszügen. Datengrundlage für die Suche sind diverse gemeinfreie englischsprachige Quellen wie Wikipedia, medizinische Verzeichnisse, Sammlungen und Datenbanken – bei Covid-19 allein rund 11.000 Dokumente. Die Suchmaschine soll aber auch Erkenntnisse zu anderen Bereichen der Medizin leichter verfügbar machen, das System kennt allein über 27.000 Krankheiten.
Hilfe für medizinisches Fachpersonal
CDV unterstützt so medizinische Fachleute bei Diagnose und Therapie von Krankheiten und verschafft ihnen einen besseren Überblick über bereits publizierte Forschungen. Das System kann bei der Suche nach Dokumenten zum Coronavirus bereits genutzt werden. Gefördert wurde die Entwicklung im Rahmen des Technologieprogramms Smarte Datenwirtschaft des BMWi.
Link zur Covid-19 Demo-Website: Contextualized Discourse Vectors (CDV)
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