Bakgrund: Biverkningar är en av de främsta orsakerna till skador eller dödsfall bland patienter som genomgår medicinska behandlingar. Alla biverkningar identifieras inte innan ett läkemedel görs tillgängligt på marknaden. Nuvarande metoder för övervakning av läkemedel efter marknadsföringen, som enbart bygger på frivilliga spontanrapporter, kan inte ge de tidiga indikationer som krävs för att förhindra sådana skador eller dödsfall. Syftet med denna forskning är att ta fram rapporter om negativa läkemedelsbiverkningar från meddelanden i online-hälsovårdsforum och använda dem som tidiga indikatorer för att hjälpa till med övervakning av läkemedel efter marknadsföringen. Metoder: Vi behandlar uppgiften att extrahera negativa biverkningar av läkemedel från hälso-och sjukvård forum meddelanden som en sekvens märkning problem och presentera en dold Markov modell (HMM) baserad Text Mining system som kan användas för att klassificera ett meddelande som innehåller information om biverkningar och sedan extrahera negativa biverkningar nämner från det. Ett manuellt annoterat dataset från www.medications.com används vid utbildning och validering av det HMM-baserade Text Mining-systemet. Resultat: En 10-faldig korsvalidering på den manuellt annoterade datauppsättningen gav i genomsnitt en F-Score på 0,76 från HMM Classifier, jämfört med 0,575 från baslinjeklassifieraren. Utan den enkla textfilterkomponenten som en del av textbehandlingsmodulen reducerades F-Score för HMM Classifier i genomsnitt till 0,378, medan avsaknad av HTML-filterkomponenten konstaterades inte ha någon inverkan. Att minska läkemedelsnamn ordbok storlek med hälften, i genomsnitt minskade F-Score av HMM Classifier till 0,359, medan en liknande minskning av biverkningar ordbok gav en F-Score på 0,651 i genomsnitt. Biverkningar från www.medications.com och www.steadyhealth.com konstaterades motsvara läkemedelsbiverkningarna på läkemedelsförpackningsetiketterna för flera läkemedel. Dessutom identifierades några nya biverkningar, som kan vara potentiella biverkningar. Resultaten från den HMM-baserade textminerskan uppmuntrar till ytterligare förbättringar av detta tillvägagångssätt. De minerade nya bieffekterna kan fungera som tidiga indikatorer för hälso- och sjukvårdsmyndigheter för att hjälpa till att fokusera sina insatser för övervakning av läkemedel efter utsläppandet på marknaden.
Sampathkumar m.fl. tillämpade Hidden Markov Modell för att analysera biverkningar baserade på information från online hälso-och sjukvård forum, och gav en effektiv metod för tidig varning av farmakovigilans REF.
Mining Adverse Drug Reactions from online healthcare forums using Hidden Markov Model
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}