Анализ научной литературы

Объем научной литературы, которую исследователям приходится изучать для того, чтобы быть в курсе всех новейших разработок и последних открытий в той или иной области, увеличивается в геометрической прогрессии. В ходе проведения научных и промышленных исследований возникает необходимость извлечения, резюмирования и структуризации интересующей информации из огромного количества статей, патентной документации и документов о проведении клинических испытаний.

PubMed, наиболее часто используемый ресурс, данные которого применяются в фармацевтической и медико-биологической промышленности, содержит более 28 миллионов публикаций. Тысячи новых статей добавляются в базу данных ежедневно. При таком огромном количестве данных традиционная обработка новых источников вручную больше не представляется возможной. В связи с этим современным исследователям просто необходимы автоматизированные инструменты для быстрого, эффективного, целенаправленного текстового анализа с большой пропускной способностью.

Как это работает?

Решение может работать напрямую с базами данных PubMed или cancer.gov. Вы также можете анализировать статьи разного формата, хранящиеся в вашем репозитории, или в автоматическом режиме сканировать веб-страницы с целью поиска и извлечения интересующих вас данных.

Решение извлекает и нормализует стандартные сущности, например, названия белков, генов, химических веществ, медицинских препаратов и заболеваний. Оно может выявлять в тексте и другие сущности, отношения и факты на основе заранее заданных или созданных пользователем поисковых запросов, которые могут извлекать лингвистические, семантические и лексикографические шаблоны из данных. Например, исследователи могут определить, какие гены и биомаркеры связаны с рассматриваемыми биологическими процессами, или насколько эффективны разные лекарственные препараты при лечении одного и того же заболевания.

Решение позволяет структурировать извлеченные данные и подготовить их для последующего анализа. Оно может резюмировать результаты исследования в виде интерактивных графических отчетов и создавать автоматические уведомления о событиях, которые могут заинтересовать пользователей.