面向社交网络的潜在药物不良反应发现

发布时间：2018-06-25 14:47

  本文选题：社交网络 + 药物不良反应　； 参考：《中文信息学报》2017年05期

【摘要】：随着互联网的发展,社交网络中积累了大量的医疗健康领域的文本数据。该文利用基于信息熵的方法,从健康社交网络中的用药者评论数据中识别药物的潜在不良反应;同时,对于潜在药物不良反应,该文提出了基于Word2vec和Skip-gram模型的蛋白质关联紧密度函数,尽最大努力发现药物引起其"潜在"不良反应的证据链。实验证明,该方法用来寻求潜在药物不良反应证据链是有效的。
[Abstract]:With the development of the Internet, the social network has accumulated a lot of medical and health field text data. In this paper, based on the information entropy method, the potential adverse reactions of the drug were identified from the drug users' comment data in the healthy social network, and the potential adverse drug reactions were also analyzed. This paper presents a protein association tightness function based on Word2vec and Skip-gram model, and tries its best to discover the evidence chain of "potential" adverse reactions caused by drugs. Experiments have proved that this method is effective to search for evidence chain of potential adverse drug reactions.
【作者单位】： 大连理工大学信息检索实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61572102,61632011,61772103) 中央高校基本科研业务费(DUT16ZD216)
【分类号】：R96;TP391.1

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本文编号：2066372