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利用多模态数据集增强不良药物事件的检测：语料库构建与模型开发
通过将 ADE 相关的文本信息与视觉辅助工具相结合，我们呈现了一个多模态不良药物事件（MMADE）检测数据集，并引入了一个框架，利用 LLMs 和 VLMs 的能力进行 ADE 检测，生成对描绘 ADE 的医学图像的详细描述，帮助医疗专业人
PDFa month ago
CT-ADE: 临床试验结果不良药物事件预测的评估基准
为了提高药物研发的安全性和患者预后，本研究介绍了 CT-ADE 数据集，该数据集基于临床试验结果提供了药物、患者人群和环境信息，并以 MedDRA 本体论的系统器官类别层次进行多标签 ADE 分类任务的标准化注释，通过基准模型的初步分析获得
PDF3 months ago
药物安全监测的因果预测模型：万古霉素引起的急性肾损伤诊断
通过观察性数据，我们使用因果建模方法估计了患者住院期间药物不良事件的因果概率下界 (PC₋ₗₒw)，该方法包括目标试验仿真框架和使用机器学习估计个体化治疗效果的两个主要因果推理组成部分，并将我们的方法应用于临床上重要的用例 ——ICU 患者
PDF8 months ago
药物交互向量神经网络：DrIVeNN
该研究旨在鉴别多药联合应用不良药物事件的关键特征，并构建和评估预测多药联合应用不良事件的模型，结果显示针对心血管疾病的特定模型在药物相互作用预测中表现显著提高，证明了领域特定模型提高药物相互作用预测准确性的强大潜力。
PDF10 months ago
MC-DRE：多方面综合交叉用于药物事件 / 实体提取
提出了一种用于药物实体 / 事件检测的新型多方面交叉整合框架，通过捕捉和对齐来自药物相关文档的不同上下文 / 语言 / 知识属性，包括药物事件语义、句法结构和医学领域术语。模型在广泛实验中表现优越，明显超过了十二种最新的先进模型。
PDFa year ago
BioDEX：大规模生物医学不良药物事件提取，用于真实世界的药物监测
本研究介绍了 BioDX，这是一个基于大量生物医学文献的药物不良事件抽取资源，旨在通过自然语言处理提高药品安全监测，并通过预测报告的核心信息来帮助专业 PV 评审员。
PDFa year ago
基于知识增强的概念感知注意力图神经网络用于不良药物反应检测
使用异质文本图形，借助统一医学语言系统中的医学知识，提出了一种基于概念感知注意机制的自然语言处理方法，结合预训练语言模型的上下文化嵌入和卷积图神经网络进行特征表示和关系学习，能有效地自动从文本中检测不良药物事件，表现和最近进展竞争性相当。
PDFa year ago
提高社交媒体上不良药物事件提取的鲁棒性：否定和推测案例研究
本文研究药品不良反应的自动检测，在考虑否定和推测现象的情况下，探讨了四种自然语言处理模型的鲁棒性，并提出了两种策略来提高模型的性能。实验证明，这两种策略可以显著提高模型的性能，降低误报率 60％（针对否定）和 80％（针对推测）
PDF2 years ago
基于人工智能的社交网络安全信号检测方法：以 2017 年度多西蒙多论坛甲状腺素丑闻为例
本文提出了一种基于人们评论的文本生成词云的深度学习模型，以探测潜在药物安全信号，并在法国的 Levothyrox 案例上进行了评估。结果表明，提出的指标可以用于有效检测新的安全信号，同时，每月生成的文本的词云训练的 WC-CNN 模型的准确
PDF2 years ago
AAAI通过 SpanBERT 在不同文本类型上改进不良药物事件提取
本文提出了应用 SpanBERT 架构通过 NLP 监控社交媒体、博客和健康论坛上的不良药物事件反应（Adverse Drug Events），并在两个数据集上验证了它在多词汇语境中的优越性。
PDF3 years ago