Läkemedelsrelaterade biverkningar utgör betydande risker för patienter som konsumerar post-market eller läkemedelsrelaterade biverkningar utgör betydande risker för patienter som konsumerar post-market eller utredningsläkemedel. Tidig upptäckt av biverkningar gynnar inte bara läkemedelsregulatorerna utan även tillverkarna av säkerhetsövervakning. Befintliga metoder bygger på patienternas "spontana" självrapporter som styrker problem. Den ökande populariteten av sociala medier som Twitter presenterar oss en ny informationskälla för att hitta potentiella negativa händelser. Med tanke på den höga frekvensen av användaruppdateringar, gruv Twitter meddelanden kan leda oss till realtidsfarmakovigilans. I detta dokument beskriver vi ett tillvägagångssätt för att hitta missbrukare och potentiella negativa händelser genom att analysera innehållet i twitter meddelanden som använder Natural Language Processing (NLP) och att bygga Support Vector Machine (SVM) klassificerare. På grund av datasetets storlek (dvs. 2 miljarder tweets) utfördes experimenten på en plattform för högpresterande datorsystem (HPC) med MapReduce, som visar trenden för stordataanalys. Resultaten tyder på att data från sociala nätverk i det dagliga livet kan bidra till tidig upptäckt av viktiga patientsäkerhetsfrågor.
Bian m.fl. I REF föreslås att narkotikarelaterade biverkningar ska brytas på storskaliga tweets.
Towards large-scale twitter mining for drug-related adverse events
{'venue': "SHB '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}