Нейросеть обучили распознавать жалобы на лекарства в соцсетях

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Группа российских исследователей обучила нейронную сеть анализировать мнения пользователей соцсетей об эффектах лекарств. Основной целью ученых было преодолеть терминологический разрыв между пациентами и профессионалами в области здравоохранения. На примерах базы данных на английском языке нейронную сеть обучили превращать текст обычных людей в формальный медицинский язык. Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Informatic. Работа поддержана грантом Российского научного фонда.

Сredit: МФТИ


Социальные сети — практически неисчерпаемый источник мнений по широкому кругу вопросов. Люди пишут о своей работе, отношениях и в том числе жалуются на проблемы со здоровьем. По сути, социальные сети предоставляют огромные наборы данных мнений вместе с демографической информацией и другими данными о пользователе.

Хотя ученые часто используют интеллектуальный анализ текстов (text mining) в социальных сетях для перепрофилирования лекарств и генерации гипотез, мало кто сопоставлял пользовательские фразы с профессиональными терминами. Задача сопоставления упомянутого пользователем заболевания с конкретным медицинским термином называется нормализацией медицинских концептов. Сложность в том, что профессиональная медицинская лексика редко совпадает с повседневной, которую используют люди в общении. Чтобы решить эту проблему, российские исследователи использовали последовательное обучение рекуррентных нейронных сетей и семантическое представление однословных и многословных выражений.

«Важность работы определяется постоянно растущей потребностью в анализе текстовых данных. Мы живем в условиях информационного взрыва, когда количество информации удваивается каждые несколько лет, и человек или даже коллектив людей уже не способен обработать все доступные данные, — говорит соавтор работы Елена Тутубалина из Казанского федерального университета. — В нашем проекте используются методы анализа текстов и машинное обучение для извлечения полезной информации из доступных данных, как, например, в этом случае, где мы извлекали упоминания о побочных лекарственных реакциях из сообщений, которые люди пишут в социальных сетях».

По мнению авторов работы, непрерывное развитие и улучшение точности интеллектуального анализа текстов сообщений пациентов в социальных сетях окажет значительное влияние на изучение влияния лекарств на организм, повторное назначение лекарств и понимание лекарственных эффектов в контексте других факторов, таких как одновременный прием разных препаратов, диета и образ жизни.


Journal of Biomedical Informatics

Volume 84, August 2018, Pages 93-102

Medical concept normalization in social media posts with recurrent neural networks


Источник: neuronovosti.ru



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: