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The potential for automated question answering in the context of genomic medicine: an assessment of existing resources and properties of answers

机译：基因组医学背景下自动问答的潜力：对现有资源和答案属性的评估

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Knowledge gained in studies of genetic disorders is reported in a growing body of biomedical literature containing reports of genetic variation in individuals that map to medical conditions and/or response to therapy. These scientific discoveries need to be translated into practical applications to optimize patient care. Translating research into practice can be facilitated by supplying clinicians with research evidence. We assessed the role of existing tools in extracting answers to translational research questions in the area of genomic medicine. We: evaluate the coverage of translational research terms in the Unified Medical Language Systems (UMLS) Metathesaurus; determine where answers are most often found in full-text articles; and determine common answer patterns. Findings suggest that we will be able to leverage the UMLS in development of natural language processing algorithms for automated extraction of answers to translational research questions from biomedical text in the area of genomic medicine.
机译：在遗传疾病研究中获得的知识在越来越多的生物医学文献中得到报道，其中包含有关个体遗传变异的报告，这些遗传变异映射到医学状况和/或治疗反应。这些科学发现需要转化为实际应用，以优化患者护理。向临床医生提供研究证据可以促进将研究转化为实践。我们评估了现有工具在提取基因组医学领域转化研究问题答案中的作用。我们：评估统一医学语言系统（UMLS）元同义词库中翻译研究术语的覆盖范围；确定全文文章中最常找到答案的地方；并确定常见的答案模式。研究结果表明，我们将能够利用UMLS开发自然语言处理算法，以从基因组医学领域的生物医学文本中自动提取对翻译研究问题的答案。

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