Bakgrund: Cincinnati Children's Hospital Medical Center (CCHMC) har byggt den ursprungliga Natural Language Processing (NLP) komponent för att extrahera läkemedel med deras motsvarande medicinska tillstånd (Indikationer, Kontraindikationer, Overdosage, och biverkningar) som triples av läkemedel-relaterad information ([(1) läkemedelsnamn]-[(2) medicinskt tillstånd]-[(3) LOINC avsnitt rubrik]) för ett intelligent databassystem, för att förbättra patientens säkerhet och kvaliteten på hälso-och sjukvård. Food and Drug Administrations (FDA) läkemedelsetiketter används för att visa genomförbarheten av att bygga tripletter som en intelligent databassystem uppgift. Metoder: Detta papper diskuterar en hybrid NLP-system, kallad AutoMCExtractor, för att samla medicinska tillstånd (inklusive sjukdom / sjukdom och tecken / symptom) från läkemedelsetiketter som publiceras av FDA. Totalt användes 6 611 medicinska tillstånd i en manuellt annoterad guldstandard för systemutvärderingen. Förbehandlingssteget extraherade den enkla texten från XML-filen och upptäckte åtta relaterade LOINC-sektioner (t.ex. Biverkningar, varningar och försiktighetsåtgärder) för medicinskt tillstånd extraktion. Villkorliga slumpmässiga fält (CRF) klassificerare, tränade på symboliska, språkliga och semantiska funktioner, användes sedan för medicinskt tillstånd extraktion. Slutligen korrigerade lexikonbaserade efterbehandlingar gränsdetekteringsfel för CRF-steget. Vi utvärderade AutoMCExtractor på manuellt annoterade FDA läkemedelsetiketter och rapportera resultaten på både token- och spännnivåer. Resultat: Precision, recall och F-mått var 0,90, 0,81 respektive 0,85, för spännnivå exakt match; för token-nivå utvärdering, precision, recall, och F-mått var 0,92, 0,73 respektive 0,82. Slutsatser: Resultaten visar att (1) medicinska tillstånd kan extraheras från FDA läkemedelsetiketter med hög prestanda; och (2) det är möjligt att utveckla en ram för ett intelligent databassystem.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utvecklade NLP metoder för att extrahera läkemedelsinformation (t.ex. läkemedelsnamn, indikation, kontraindikation) och biverkningar från FDA läkemedelsetiketter.
Mining FDA drug labels for medical conditions
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}