薬の副作用を「SNSの投稿」から新発見(AI×医薬品)【論文】

   
重要なお知らせ
AIスキル人材と企業をつなぐマッチングサービス「AIDB HR」を開始しました!
仕事を探す方はこちら、人材を探す企業の方はこちらからご利用ください。

薬物の副作用による罹患率と死亡率は大きい

薬物副作用(ADR)は、罹患率と死亡率の主要な原因の一部だ。ADRによる死亡者数および入院者数は年間で数百万人に達し、約750億ドルのコストが発生すると報告されている。したがって、市販後の薬物安全性モニタリングは必要不可欠だ。

近年、ADRの検出にソーシャルメディアや健康関連のフォーラムのデータ用いられることが増加している。しかし、従来の手法では、十分な精度の結果が得られないなど課題が残っている。


AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

中国にある西北大学のMin Zhangら研究者は、ADRの検出における精度の向上という課題に着目し、弱監視畳み込みニューラルネットワークおよび再帰型ニューラルネットワークを組み合わせたADRの検出モデルの開発を試みた。

結果、開発されたモデルの精度は従来の手法と比べて改善されたのだろうか?続きを読んでみよう。

SNS投稿の感情分析による薬物副作用の検出

Min Zhangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について


■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

業界/カテゴリー

PAGE TOP