ソーシャルメディアにおける分類法の役割と健康教育のためのセマンティックWeb YouTubeヘルスビデオタグでのSnomed CT用語の研究

背景：患者と専門家向けの健康教育リソースの増加は、ソーシャルメディアチャネルを介して配布されます。たとえば、何千もの健康教育ビデオがYouTubeを介して普及しています。多くの場合、タグは播種器によって割り当てられます。ただし、これらのタグで標準化された用語の使用がないため、誤解を招くビデオの存在により、関連するビデオを取得することが特に困難です。 目的：i）事前に選択されたYouTubeチャンネルからのYouTubeヘルスビデオタグで標準化された医療シソーリ（Snomed CT）の使用を特定し、これらの健康（ビデオ）リソースのタグを扱うための情報技術（IT）アーキテクチャを実証します。ii）スノーム化されたCT用語に関連するタグの相対的な割合を調査します。そのようなリソースは、専門家や患者を教育する上で重要な役割を果たす可能性があるため、標準化された語彙の使用はそのようなリソースの共有を促進する可能性があります。iii）リンクされた医療データと同じ語彙を通じて記述された多数の文献リソースを使用して知識の拡大を可能にする、意味的に濃縮されたコンテンツまたは学習管理システムの新世代内で、そのようなリソースがどのように適切に活用されるかを示します。 方法：500の米国病院チャネルからビデオを統合するビデオポータルを実装しました。ポータルは、64,367タグで説明されているように、手術に関する4,307 YouTubeビデオを統合しました。Bioportal Rest Servicesは、正確な一致と非exactマッチの両方でYouTubeタグとスノムCTの用語を一致させるために、ポータル内で使用されました。アーキテクチャ全体は、リンクされたオープンデータ（LOD）の原則の形で、現代のセマンティックWebアドバンスに従うことにより、他のリポジトリに存在する他の教育資料で検索されたビデオリソースを豊かにするメカニズムで補完されました。 結果：Snomed CT項を使用して表されたYouTubeタグの平均割合は約22.5％でしたが、ビデオごとのYouTubeタグの3分の1には、ゆるい検索でスノムCT用語が含まれていました。この類推は、正確な一致の場合、10分の1になりました。取得したビデオは、LOD準拠システムを使用して他のリソースにさらにリンクしました。このような結果は、Meducator ECの資金提供プロジェクトで使用されているシステムと技術の場合に例示されました。 結論：YouTubeのヘルスビデオは、検索基準に基づいてユーザーが望むヘルスビデオを識別する可能性が高いスノムCT用語を使用して検索および取得できます。CTのsnomed条件でこの情報のタグ付けが異なる可能性があるという事実にもかかわらず、その可用性とリンクされたデータ容量は、コンテンツのパーソナライズされた検索とリンクされた医療データと（学習）コンテンツ管理の意味的進歩を通じて他の知識とリンクするための新しい研究への扉を開きますシステム。

BACKGROUND: An increasing amount of health education resources for patients and professionals are distributed via social media channels. For example, thousands of health education videos are disseminated via YouTube. Often, tags are assigned by the disseminator. However, the lack of use of standardized terminologies in those tags and the presence of misleading videos make it particularly hard to retrieve relevant videos. OBJECTIVES: i) Identify the use of standardized medical thesauri (SNOMED CT) in YouTube Health videos tags from preselected YouTube Channels and demonstrate an information technology (IT) architecture for treating the tags of these health (video) resources. ii) Investigate the relative percentage of the tags used that relate to SNOMED CT terms. As such resources may play a key role in educating professionals and patients, the use of standardized vocabularies may facilitate the sharing of such resources. iii) Demonstrate how such resources may be properly exploited within the new generation of semantically enriched content or learning management systems that allow for knowledge expansion through the use of linked medical data and numerous literature resources also described through the same vocabularies. METHODS: We implemented a video portal integrating videos from 500 US Hospital channels. The portal integrated 4,307 YouTube videos regarding surgery as described by 64,367 tags. BioPortal REST services were used within our portal to match SNOMED CT terms with YouTube tags by both exact match and non-exact match. The whole architecture was complemented with a mechanism to enrich the retrieved video resources with other educational material residing in other repositories by following contemporary semantic web advances, in the form of Linked Open Data (LOD) principles. RESULTS: The average percentage of YouTube tags that were expressed using SNOMED CT terms was about 22.5%, while one third of YouTube tags per video contained a SNOMED CT term in a loose search; this analogy became one tenth in the case of exact match. Retrieved videos were then linked further to other resources by using LOD compliant systems. Such results were exemplified in the case of systems and technologies used in the mEducator EC funded project. CONCLUSION: YouTube Health videos can be searched for and retrieved using SNOMED CT terms with a high possibility of identifying health videos that users want based on their search criteria. Despite the fact that tagging of this information with SNOMED CT terms may vary, its availability and linked data capacity opens the door to new studies for personalized retrieval of content and linking with other knowledge through linked medical data and semantic advances in (learning) content management systems.