小编发现不少朋友对于 通过自然语言处理在社交媒体上检测到药物不良反应 这方面的信息都比较感兴趣,小编就针对 通过自然语言处理在社交媒体上检测到药物不良反应 整理了一些相关方面的信息 在这里分享给大家。

接受化疗的癌症患者通常会在在线健康论坛上分享对药物的不良反应。斯坦福大学的研究人员已经使用自然语言处理技术来挖掘这些帖子,并在临床期刊建议谨慎之前就准确地标记了有害的副作用。

通讯作者朱莉娅·兰索霍夫(Julia Ransohoff)博士及其同事在6月3日发表在《JMIR公共卫生与监视》上的一项研究中描述了他们的工作。

研究小组从Inspire.com的患者帖子中提到了与两类化学药物有关的药物不良反应(ADR)。

他们使用通过自然语言处理构建的信号生成管道,对这些药物的提及进行了分析,以确定它们是否在相关患者人群的大量人群中引起了不良反应。

研究人员专注于与皮肤有关的反应,如皮疹,痤疮,水泡和牛皮癣。

他们发现他们的系统在患者报告中以90%的准确度检测到了这类ADR。

他们的结果后来通过在同行评审期刊中以相似频率发表的研究中提到相同的ADR进行了验证。这些出版物平均比研究人员的发现落后七个月。

研究小组还发现了一种影响23名患者的不良反应,但有关该罪魁祸首的15年文献中并未提及。Ransohoff及其同事填补了他们的研究项目的空白,并在临床肿瘤学杂志上报告了这一发现。

作者在讨论中写道:“几亿患者在社会卫生网络中报告了健康问题,但该信息在药物监督方面的使用明显不足。” “我们的发现表明,社会卫生网络数据可以在促进更全面,及时的药物警戒方面发挥重要作用。”