医学信息学杂志2024,Vol.45Issue(2) :38-43.DOI:10.3969/j.issn.1673-6036.2024.02.007

基于预训练模型的药物不良事件抽取方法研究

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

袁驰 李计巧 王正瑶 王怀玉
医学信息学杂志2024,Vol.45Issue(2) :38-43.DOI:10.3969/j.issn.1673-6036.2024.02.007

基于预训练模型的药物不良事件抽取方法研究

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

袁驰 1李计巧 1王正瑶 1王怀玉2
扫码查看

作者信息

  • 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
  • 折叠

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

Purpose/Significance To study the extraction method of adverse drug event(ADE)data from medical texts,and to pro-vide support for clinical drug risk management and scientific decision-making.Method/Process Based on pre-trained model,by com-bining 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.

关键词

药物不良事件/实体关系抽取/预训练模型/自然语言处理/医学

Key words

adverse drug event/entity relation extraction/pre-trained model/natural language processing/medicine

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金项目(62302151)

中央高校基本科研业务费(B220202076)

中央高校基本科研业务费(B220201032)

出版年

2024
医学信息学杂志
中国医学科学院

医学信息学杂志

CSTPCD
影响因子:1.348
ISSN:1673-6036
参考文献量20
段落导航相关论文