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最終更新日：2020/06/08

化学療法を受けている癌患者はしばしば、オンライン健康フォーラムで、薬に対する有害反応に関する言葉を共有する。
スタンフォード大学の研究者らは、これらの投稿を発掘するために自然言語処理を使用しており、臨床誌が警告を出す前に有害な副作用を正確に指摘している。

どんな研究か

Julia Ransohoff（MD）および同僚は、6月3日にJMIR Public Health and Surveillanceに発表された研究で彼らの研究を説明している。

チームは、2つのカテゴリーの化学療法薬に関連したInspire.comの患者投稿から副作用薬物反応（ADR）についての言及を集めた。

彼らは、自然言語処理で構築された信号生成パイプラインを使用して、これらの薬の言及を分析した。
それらが関連するかなりの数の患者集団に対して、有害反応を引き起こしていたかどうかを判断した。

その精度と驚きの成果

研究者らは、発疹、にきび、水疱、乾癬などの皮膚関連反応に注目した。

彼らは彼らのシステムが90％の正確さで患者レポートでこれらの種類のADRを検出したことを発見した。

彼らの結果は、査読付きジャーナルで同様の頻度で発表された研究における同じADRの言及によって後に検証された。
そしてこれらの出版物は、平均して研究者の発見より7ヶ月遅れている。

チームはさらに、違法薬物に関する15年間の文献には記載されていない、23人の患者に影響を及ぼした1つの有害反応を発見した。
Ransohoffらは彼らの研究プロジェクトとのギャップを埋め、その発見を臨床腫瘍学ジャーナルに報告した。

その展望

「数億人の患者が社会的健康ネットワークにおける健康上の懸念を報告しているが、それでもこの情報は薬物監視のために大して利用されていない」
と著​​者らは彼らの議論で書いている。
「我々の調査結果は、より包括的でタイムリーなファーマコビジランスに貢献する上でソーシャルヘルスネットワークデータが果たすことができる重要な貢献を示唆しています。」

論文は完全に無料で参照可能だ。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/connected-care/adverse-drug-reactions-natural-language-processing

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