Mål: Sociala mediers roll i den biomedicinska kunskapsutvinningen, inklusive kliniska, medicinska och medicinska informatiker, receptbelagda drogmissbruksepidemiologi och läkemedelsfarmakologi, har blivit allt viktigare under de senaste åren. Sociala medier erbjuder möjligheter för människor att fritt utbyta åsikter och erfarenheter i online-gemenskaper, vilket kan bidra med information utöver domänexperternas kunskaper. Detta dokument beskriver utvecklingen av en ny semantisk webbplattform kallad Predose (preskription Drogmissbruk Online Surveillance and Epidemiology), som är utformad för att underlätta den epidemiologiska studien av receptbelagda (och relaterade) drogmissbruksmetoder med hjälp av sociala medier. Pre-DOSE använder webbforuminlägg och domänkunskap, modellerad i en manuellt skapad Drug Abuse Ontology (DAO - pronounced dow), för att underlätta utvinning av semantisk information från användargenererat innehåll (UGC), genom kombination av lexical, mönster-baserade och semantik-baserade tekniker. I en tidigare studie användes Predose för att få fram de datauppsättningar från vilka ny kunskap om narkotikamissbruksforskning erhölls. Här rapporterar vi om olika plattformsförbättringar, inklusive en uppdaterad DAO, nya komponenter för relation och trippel extraktion, och verktyg för innehållsanalys, trenddetektering och nya mönster prospektering, som förbättrar kapaciteten hos Predose-plattformen. Med tanke på dessa förbättringar är Predose nu mer rustat för att påverka drogmissbruksforskningen genom att lindra traditionella arbetsintensiva innehållsanalysuppgifter. Metoder: Med hjälp av anpassade webbklättrare som skrapar UGC från allmänt tillgängliga webbforum automatiserar Predose först samlingen av webbaserat innehåll i sociala medier för efterföljande semantisk notering. Annotationsschemat är modellerat i DAO, och inkluderar domänspecifika kunskaper såsom receptbelagda (och relaterade) läkemedel, metoder för beredning, biverkningar och administreringsvägar. DAO används också för att hjälpa till att identifiera tre typer av data, nämligen: (1) enheter, (2) relationer och (3) tripletter. Predose använder sedan en kombination av lexiska och semantiska-baserade tekniker för att extrahera enheter och relationer från det skrapade innehållet, och en top-down metod för trippel extraktion som använder mönster som uttrycks i DAO. Dessutom använder Predose offentligt tillgängliga lexikon för att identifiera inledande känslouttryck i text, och sedan en probabilistisk optimeringsalgoritm (från relaterad forskning) för att extrahera de slutliga känslouttrycken. Tillsammans möjliggör dessa tekniker insamling av finkornig semantisk information, som underlättar sökning, trendanalys och övergripande innehållsanalys med hjälp av sociala medier om receptbelagda droger. Dessutom görs extraherade data tillgängliga för domänexperter för att skapa utbildnings- och testuppsättningar för användning vid utvärdering och förfining i teknik för informationsextraktion. Resultat: En nyligen genomförd utvärdering av de informationsextraktionsmetoder som tillämpas i Predose-plattformen indikerar 85 % precision och 72 % återkallande i enhetsidentifiering, på en manuellt skapad guldstandard dataset. I en annan studie uppnådde Predose 36% precision i relationsidentifiering och 33% precision i trippel extraktion, genom manuell utvärdering av domänexperter. Med tanke på komplexiteten i relationen och trippel extraktion uppgifter och den abstruse karaktären av sociala medier texter, tolkar vi dessa som gynnsamma initiala resultat. Utdragen semantisk information används för närvarande i ett onlinesystem för upptäcktsstöd, av receptbelagda drogmissbrukare vid Centrum för Interventions-, Behandlings- och Missbruksforskning (CITAR) vid Wright State University. Slutsats: En omfattande plattform för enhets-, relations-, trippel- och känsloextrahering från sådana abstrussa texter har aldrig utvecklats för drogmissbruksforskning. Predose har redan visat hur viktigt det är att bryta sociala medier genom att tillhandahålla data från vilka nya rön inom drogmissbruksforskning har upptäckts. Med tanke på de senaste plattformsförbättringarna, inklusive den förfinade DAO, komponenter för relation och trippel extraktion, och verktyg för innehåll, trend och framväxande mönsteranalys, förväntas Predose spela en betydande roll för att främja drogmissbruk epidemiologi i framtiden.
Cameron och Al. REF utvecklar en webbplattform (PREDOSE), med fokus på epidemiologiska studier av receptbelagda och relaterade metoder för narkotikamissbruk med hjälp av sociala medier (t.ex. forum online).
PREDOSE : A semantic web platform for drug abuse epidemiology using social media
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}