基于预训练模型的药物不良事件抽取方法研究
作者:
作者单位:

(1.河海大学计算机与软件学院 南京 211100;2.北京中医药大学国家中医体质与治未病研究院 北京 100029)

作者简介:

袁驰,博士,讲师,发表论文20余篇。〔基金项目〕 国家自然科学基金项目(项目编号:62302151);中央高校基本科研业务费(项目编号:B220202076,B220201032)。

通讯作者:

中图分类号:

R-058

基金项目:

国家自然科学基金项目(项目编号:62302151);中央高校基本科研业务费(项目编号:B220202076,B220201032)。


A Pre-trained Language Model-based Method for Adverse Drug Events Extraction
Author:
Affiliation:

(1.School of Computer Science and Software Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China;2.National Institute of Traditional Chinese Medicine Constitution and Preventive Treatment of Diseases, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China)

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    摘要:

    目的/意义 研究医学文本药物不良事件数据抽取方法,为临床用药风险管理和科学决策提供支持。方法/过程 基于预训练模型,结合实体识别和关系抽取两个子任务的关联性,设计面向药物不良事件监测的实体关系联合抽取方法。结果/结论 在公开药物不良事件抽取数据集上的实验表明,该方法优于已有方法,能够有效地从医学文本中提取药物不良事件信息及其关系,为药物不良事件的发现与监测提供有力手段。

    Abstract:

    Significance To study the extraction method of adverse drug event (ADE) data from medical texts, and to provide support for clinical drug risk management and scientific decision-making. Method/Process Based on pre-trained model, by combining the correlation between the two subtasks of entity recognition and relation extraction, a entity relation joint extraction method for ADE monitoring is designed.Result/Conclusion Experiments on the published ADE extraction dataset show that the proposed method is superior to existing methods and can effectively extract ADE information and its relation from medical texts, providing a powerful means for the discovery and monitoring of ADE.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

袁驰,李计巧,王正瑶,等.基于预训练模型的药物不良事件抽取方法研究[J].医学信息学杂志,2024,45(2):38-43

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  • 最后修改日期:2023-08-05
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  • 在线发布日期: 2024-03-26
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