Utforska det automatiserade förvärvandet av kunskap i biomedicinska och kliniska dokument med hjälp av textutvinning och statistiska tekniker för att identifiera sjukdomsläkemedelsföreningar. Design: Biomedicinsk litteratur och kliniska berättelser från patientjournalen minerades för att samla kunskap om sjukdomsläkemedelsföreningar. Två NLP-system, BioMedLEE och MedLEE, tillämpades på Medline-artiklar respektive sammanfattningar av utsläpp. Sjukdomar och narkotikaenheter identifierades med hjälp av NLP-systemen utöver MeSH-anteckningar för Medline-artiklarna. Med fokus på åtta sjukdomar användes co-occurence statistik för att beräkna och utvärdera styrkan i sambandet mellan varje sjukdom och relevanta läkemedel. Resultat: Rankade listor över sjukdomsläkemedel par genererades och cutoffs beräknas för att identifiera starkare associationer bland dessa par för ytterligare analys. Skillnader och likheter mellan textkällorna (dvs. biomedicinsk litteratur och patientjournal) och annoteringar (dvs. MeSH- och NLP-extraherade UMLS-begrepp) med avseende på kunskap om sjukdomsläkemedel observerades. I detta dokument presenteras en metod för att förvärva sjukdomsspecifika kunskaper och en genomförbarhetsstudie av metoden. Metoden bygger på att tillämpa en kombination av NLP och statistiska tekniker på både biomedicinska och kliniska dokument. Tillvägagångssättet möjliggör utvinning av kunskap om de läkemedel kliniker använder för patienter med specifika sjukdomar baserade på patientjournalen, medan det också förvärvas kunskap om läkemedel som ofta deltar i kontrollerade prövningar för samma sjukdomar. Vid jämförelsen av sjukdomsläkemedelsföreningarna fann vi att resultaten var lämpliga: de två textkällorna innehöll konsekventa och kompletterande kunskaper, och en medicinsk experts manuella granskning av de fem främsta sjukdomsläkemedelsföreningarna stödde deras korrekthet i alla sjukdomar.  Klinisk kunskap utvecklas ständigt i takt med att nya upptäckter görs och praxis förändras. Denna kunskap är värdefull men ofta begravd i text inom en rad källor såsom tidskriftsartiklar och kliniska berättelser i patientjournalen. Genom automatiserade metoder, information i samband med sjukdomar kan extraheras och integreras från dessa olika textkällor för att förstå de olika egenskaperna hos sjukdomar (t.ex., behandling eller symtom 1-3 ) och hur de kan förändras med tiden. Tillgången till aktuella sjukdomsprofiler kan vara värdefull för en mängd olika tillämpningar, inklusive beslutsstöd (t.ex. rekommendationsbehandlingar), kvalitetssäkring (t.ex. inter- och interinstitutionell granskning), kliniska informationsbehov (t.ex. svar på kliniska frågor), informationshämtning (t.ex. klassificeringsdokument) och datautvinning (t.ex. hypotesupptäckt). Litteratur i randomiserade kontrollerade studier (RCT) rapporterar om resultaten av testning av en eller flera behandlingar såsom läkemedel, apparater eller förfaranden som studeras för diagnostisk, terapeutisk eller profylaktisk effektivitet. 4 Patientjournaler återspeglar praxis inom en institution och ger patientspecifik information såsom tidigare och nuvarande sjukdomar eller läkemedel. Med tanke på dessa kontrasterande roller kan dessa textkällor erbjuda värdefull kompletterande sjukdomsspecifik kunskap. Behandling av naturligt språk (NLP) har visat sig underlätta uppgiften att extrahera information och förhållandet mellan information som fångas i text.
E. S. Chen, et.al, föreslog en automatiserad sjukdom förvärv av sjukdomsläkemedel kunskap från biomedicinska dokument REF.
Automated Acquisition of Disease–Drug Knowledge from Biomedical and Clinical Documents: An Initial Study
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}