Den stora mängd information om potentiella biverkningar som publiceras i medicinska fallrapporter innebär stora utmaningar för experter på läkemedelssäkerhet att utföra övervakning i rätt tid. Effektiva strategier för identifiering och utvinning av information om potentiella negativa läkemedelshändelser från fritextresurser behövs för att stödja forskning om säkerhetsövervakning och beslutsfattande på läkemedelsområdet. Därför fokuserar detta arbete på anpassning av ett maskininlärningsbaserat system för identifiering och utvinning av potentiella biverkningar från MEDLINE fallrapporter. Den bygger på en högkvalitativ corpus som manuellt kommenterades med hjälp av en ontologidriven metod. Kvalitativ utvärdering av systemet visade på robusta resultat. Ett experiment med storskalig relationsextraktion från MEDLINE gav underidentifierade potentiella biverkningar som inte rapporterades i läkemedelsmonografier. Sammantaget ger detta tillvägagångssätt en skalbar plattform för automatiskt bistånd för personer som arbetar med läkemedelssäkerhet att automatiskt samla in potentiella negativa läkemedelshändelser som kommuniceras som fritextdata.
REF anpassad maskininlärningsteknik för identifiering och utvinning av potentiella biverkningar från MEDLINE-fallrapporterna.
Extraction of potential adverse drug events from medical case reports
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}