Нейросеть сопоставляет жалобы на лекарства в соцсетях с медицинскими терминами

Краткое изложение публикации в сообществе «Фарма РФ» от .

Российские исследователи обучили нейронную сеть сопоставлять описания эффектов лекарств в социальных сетях с формальными медицинскими терминами. Модель предназначена для анализа сообщений, в которых пациенты используют бытовые выражения, не совпадающие с профессиональной лексикой, например описывают бессонницу словами о невозможности уснуть. В исследовании рассматривались мнения о влиянии лекарств и упоминания побочных лекарственных реакций.

При разработке использовали рекуррентные нейронные сети, которые обучали поэтапно, и семантические представления выражений из одного или нескольких слов. Нейросеть обучали на примерах англоязычной базы данных; проект был направлен на развитие подобных технологий для анализа русскоязычных текстов. Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Informatics. Авторы работы считают, что повышение точности такого анализа поможет изучать действие лекарств и их повторное назначение с учетом одновременного приема препаратов, питания и образа жизни.

Главное

  • Нейросеть сопоставляет бытовые описания симптомов с медицинскими терминами, даже если слова пользователей не совпадают с профессиональной лексикой.
  • В исследовании анализировали мнения пациентов о влиянии лекарств и упоминания побочных лекарственных реакций.
  • В работе применяли поэтапное обучение рекуррентных нейронных сетей и семантические представления выражений из одного или нескольких слов.
  • Обучение проводили на примерах англоязычной базы данных; проект был направлен на анализ русскоязычных текстов.
  • Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Informatics, работу поддержал грант Российского научного фонда.

Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только специалистам фармацевтической отрасли.

Регистрация

По теме