Temel Kavramlar
本研究は、ドイツ語、フランス語、日本語の患者フォーラムやソーシャルメディアから収集した医薬品有害反応に関する多言語コーパスを提供する。このコーパスには、12種類の実体、4種類の属性、13種類の関係が注釈されており、医療分野の多言語言語モデルの開発に貢献する。
Özet
本研究は、医薬品有害反応(ADR)の検出に役立つ多言語コーパスを提供する。
- ドイツ語、フランス語、日本語の患者フォーラムやソーシャルメディアから収集したテキストデータを含む
- 12種類の実体、4種類の属性、13種類の関係を注釈
- 医療分野の多言語言語モデルの開発に貢献
- 実体抽出、属性分類、関係抽出のベースラインモデルを提供
- ドイツ語、フランス語、日本語の間での単一言語、多言語、クロス言語の実験を実施
- 患者の視点から医薬品有害反応に関する情報を収集することの重要性を示す
İstatistikler
医薬品の減量や中止に関する記述がみられる。
発疹や頭痛などの症状が医薬品の副作用として記述されている。
検査結果や投与量などの数値情報が記述されている。
Alıntılar
"医薬品の使用と影響は絶えず監視される必要がある。"
"ソーシャルメディアの内容を集合的に見ると、ADRやその他の健康関連トピックに関する人口レベルの信号を提供できる。"
"患者の視点からの情報を抽出することで、医療従事者がより良く患者を理解し、適切に対応し、患者のニーズにより的確に応えることができる。"