Abstract Text mining är beräkningsprocessen för att extrahera meningsfull information från stora mängder ostrukturerad text. Det växer fram som ett verktyg för att utnyttja underutnyttjade datakällor som kan förbättra farmakovigilansen, inklusive målet att upptäcka och bedöma biverkningar. Denna artikel ger en översikt över de senaste framstegen inom farmakovigilans som drivs av tillämpningen av text mining, och diskuterar flera datakällor-såsom biomedicinsk litteratur, kliniska berättelser, produktmärkning, sociala medier, och webbsökloggar-som är tillgängliga för text mining för farmakovigilans. Med tanke på den senaste tekniken, verkar det textbrytning kan tillämpas för att extrahera användbar ADE-relaterad information från flera textkällor. Det krävs dock ytterligare forskning för att ta itu med de återstående tekniska utmaningar som hör samman med gruvmetoderna i texten, och för att slutgiltigt fastställa det relativa bidraget från varje källa för att förbättra säkerhetsövervakningen av läkemedel. Textutvinning behövs för att utnyttja flera textbaserade datakällor som har potential att förbättra säkerhetsövervakningen Trots de utmaningar som är förknippade med bearbetning av fritext har en stor mängd forskning visat att det med befintliga verktyg är möjligt att ta fram användbar säkerhetsrelaterad information från dessa textkällor.
Harpaz m.fl. utarbetade en översikt över den senaste tekniken inom textutvinning för biverkningar (ADES) REF i olika sammanhang, såsom biomedicinsk litteratur, produktmärkning, sociala medier och webbsökningsloggar.
Text Mining for Adverse Drug Events: the Promise, Challenges, and State of the Art
{'venue': 'Drug Safety', 'journal': 'Drug Safety', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}