So với cách tìm kiếm thuật ngữ y tế hiện nay tại Việt Nam, đa phần việc tìm kiếm thuật ngữ thực chất là việc “tra từ điển” chứ không mang tính chất cung cấp ngữ nghĩa cho thuật ngữ.
Ví dụ nhƣ cách tìm kiếm thuật ngữ tại Medisoft chỉ mang tính chất là dịch từ Anh sang Việt.
71
Cũng có một vài ứng dụng thể hiện ngữ nghĩa của thuật ngữ, tuy nhiên số lƣợng đƣợc cung cấp cho ngữ nghĩa thì quá ít. Đơn cử là website của Y khoa Net, khi ta tìm các từ nhƣ “molar”, “canine” thì không có kết quả nào đƣợc trả ra. Nếu tìm từ “răng sữa” thì kết quả tìm kiếm lại rất chung chung, không thể hiện trực tiếp kết quả răng sữa
72
So với các giải pháp đã nêu trên thì phần mềm tra cƣ́u ontology Cấu trúc răng này cung cấp cho ngƣời dùng thông tin chính xác hơn về các thuâ ̣t ngƣ̃ răng mă ̣t. Các thông tin khi đƣợc tra cứu vừa đảm bảo tính nhất quán theo tiêu chuẩn quốc tế, vƣ̀a đảm bảo tính chất ngƣ̃ nghĩa cho thuâ ̣t ngƣ̃ nhƣ thể hiê ̣n đi ̣nh nghĩa cho thuâ ̣t ngƣ̃, các đặc điểm của thuật ngữ, …..
Với ƣ́ng du ̣ng của em , viê ̣c tìm theo nô ̣i dung cần tìm giúp ngƣời sƣ̉ dụng có thông tin đầy đủ về thuâ ̣t ngƣ̃ cần tìm . Cụ thể là, phần mềm thể hiê ̣n thông tin cụ thể của một thuật ngữ . Ví dụ, khi cần xem thông tin của lớp “cấu trúc răng cối” ta sẽ nhâ ̣n đƣợc kết quả rất đầy đủ về lớp nhƣ : Có mã là gì , tên thƣờ ng dùng, tên đồng nghĩa, đi ̣nh nghĩa răng cối và đă ̣c điểm của nhóm răng cối…
Hơn nƣ̃a, để hiển thị xem răng cối có các loại nào , ta có thể xem thông qua instance của class . Ví dụ nhƣ “Cấu trúc răng nan h” có 4 loại răng dạng biến thể khác nhau.Về điều này thì các công cu ̣ kể trên không thể thƣ̣c hiê ̣n đƣợc.