Быстрый старт

  1. Введите два понятия

    В поля «Понятие A» и «Понятие B» введите медицинские термины, симптомы, препараты или диагнозы на английском языке.

  2. Нажмите «Анализировать связь»

    Система выполнит запрос к базе знаний Health Heuristics для поиска публикаций и извлечения связей.

  3. Изучите результаты

    Вы увидите тип связи, силу связи, количество публикаций и примеры предложений из статей.

  4. Проверьте источники

    Кликните на PMID для просмотра деталей статьи или перейдите в PubMed для полного текста.

Советы по поиску

Используйте английские термины

Большинство биомедицинских баз данных индексируются на английском языке. Для лучших результатов используйте английские названия.

✓ headache ✗ головная боль

Начинайте с общих терминов

Если поиск не даёт результатов, попробуйте более общие термины или синонимы.

✓ heart disease ~ cardiovascular disease

Используйте MeSH термины

Medical Subject Headings — стандартизированные термины для индексации PubMed. Они дают более точные результаты.

✓ Diabetes Mellitus, Type 2 ~ type 2 diabetes

Проверяйте написание

Орфографические ошибки значительно снижают качество поиска. Проверяйте написание медицинских терминов.

✓ metformin ✗ metformine

Понимание результатов

Тип связи

Система определяет основной тип взаимосвязи между понятиями:

  • ПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ — наличие A способствует/вызывает B
  • ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ — наличие A препятствует/снижает B
  • СМЕШАННАЯ — в литературе есть противоречивые данные
  • СОВМЕСТНАЯ ВСТРЕЧАЕМОСТЬ — понятия упоминаются вместе, но направление связи не определено

Сила связи

Числовая оценка от 0 до 1, учитывающая:

  • Количество публикаций
  • Качество журналов (квартили)
  • Согласованность направления связи
  • Наличие явных предикаций vs простых упоминаний

Предикации

Структурированные утверждения вида «Субъект — Предикат — Объект», извлечённые из текста статей с помощью NLP. Примеры:

  • Metformin TREATS Diabetes
  • Smoking CAUSES Lung Cancer
  • Aspirin INHIBITS Platelet Aggregation

Анализ факторов

Раздел «Анализ факторов» позволяет построить граф факторов, влияющих на конкретную проблему со здоровьем, с использованием ИИ и научной литературы.

Как использовать

  1. Опишите проблему

    Введите проблему со здоровьем в поле «Проблема» (например, «chronic insomnia», «lower back pain»).

  2. Добавьте контекст (опционально)

    В поле «Контекст» укажите дополнительную информацию о пациенте: возраст, пол, образ жизни, сопутствующие заболевания. Это поможет сделать анализ более релевантным.

  3. Постройте граф

    Нажмите «Построить граф». ИИ проанализирует проблему и создаст интерактивный граф факторов с их взаимосвязями.

  4. Изучите результаты

    Кликайте на узлы и связи графа для просмотра деталей. Используйте кнопки раскладки для оптимального отображения.

  5. Обогатите данные

    Нажмите «Научный анализ связей» для поиска публикаций по каждой связи в базе знаний. Это добавит ссылки на статьи и оценку качества источников.

Элементы графа

  • Центральный узел (синий) — ваша проблема
  • Факторы риска (красный) — факторы, усугубляющие проблему
  • Защитные факторы (зелёный) — факторы, помогающие при проблеме
  • Модифицирующие факторы (жёлтый) — факторы с неоднозначным влиянием
  • Толщина линий — сила связи между факторами

История запросов

В разделе «История» сохраняются все ваши поисковые запросы и построенные графы.

Возможности

  • История поиска связей — все выполненные поиски пар понятий с результатами
  • История графов — сохранённые графы анализа факторов с возможностью повторного открытия
  • Быстрый доступ — клик по записи открывает полные результаты
  • Научный анализ — обогащённые графы сохраняются вместе с научными данными

Управление историей

  • Записи сортируются по дате (новые сверху)
  • Для графов отображается время генерации и количество узлов/связей
  • Обогащённые данные (научный анализ) сохраняются автоматически

Источники данных

PubMed / NCBI E-utilities

Основная база биомедицинской литературы. Содержит более 36 миллионов цитат из MEDLINE и других источников.

PubTator3

Система аннотирования сущностей и извлечения связей от NLM. Содержит 1.6 миллиарда аннотаций сущностей и 33 миллиона связей.

OpenAlex

Открытый каталог научных работ с метриками журналов, цитированиями и концептами. Охватывает ~250 миллионов работ.

Europe PMC

Европейский репозиторий биомедицинской литературы с доступом к полным текстам Open Access статей (~8 миллионов).

SCImago Journal Rank

Рейтинг журналов по квартилям на основе цитирований. Используется для оценки качества источников.

Частые вопросы

Почему поиск не находит связь?

Возможные причины:

  • Понятия слишком специфичные или редкие
  • Ошибка в написании терминов
  • Связь не исследована в литературе
  • Используйте синонимы или более общие термины
Насколько актуальны данные?

Данные базы знаний Health Heuristics актуализируются и синхронизируются еженедельно с источниками PubMed, PubTator3, OpenAlex и Europe PMC. Результаты кэшируются для ускорения повторных запросов.

Можно ли доверять результатам?

Система предоставляет агрегированные данные из научной литературы. Всегда проверяйте первоисточники, особенно для принятия медицинских решений. Это инструмент для исследования, не замена экспертной оценки.

Как цитировать систему?

Рекомендуем цитировать первоисточники (PubMed статьи). Для самой системы: «Health Heuristics База знаний (https://healthheuristics.org), данные: PubMed, PubTator3, OpenAlex, Europe PMC.»

Почему некоторые статьи без полного текста?

Полный текст доступен только для Open Access статей через Europe PMC. Для платных журналов доступны только заголовки и аннотации.