提高药品安全使用NLP与不良事件检测

通过阿米尔Kermany,迈克尔·奥尔特加,莫里茨斯特勒,大卫Talby和迈克尔Sanky

2022年1月17日在工程的博客

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世界卫生组织定义药物警戒为“科学和活动相关检测、评估,了解和预防不良反应或其他医学/与疫苗有关的问题。”In other words, drug safety.

药物警戒:药品安全监测在现实世界

尽管所有药物和疫苗进行严格的测试安全性和有效性的临床试验,某些副作用可能只出现一次这些产品都是使用的更大、更多样化的患者人群,包括人与其他并发疾病。

支持正在进行的药品安全,生物制药制造商必须报告药物不良事件(医疗监管机构,如美国食品和药物管理局(FDA)在美国和欧洲药品局(EMA)在欧盟。药物不良反应或治疗期间发生的事件是医疗问题的药物或疗法。值得注意的是,出去,不一定有一个休闲与治疗的关系。但总的来说,主动报告的不良事件是一个关键的信号检测系统的一部分使用,确保药品安全。

不良事件检测需要正确的数据基础

监测患者安全作为收集更多的数据变得更加复杂。事实上,只有不到5%的医疗报告通过官方渠道和绝大多数是在自由文本捕获通道:病人的电子邮件和电话支持中心,社交媒体文章、销售临床医生和制药公司销售代表之间的对话,病人在线论坛,等等。

健全药品安全监测要求制造商,制药公司和药品安全组织监控和分析非结构化医学文本从各种各样的术语,格式,渠道和语言。有效,组织需要一个现代的、可伸缩的数据和人工智能平台,可以提供科学严谨、接近实时的见解。bob体育客户端下载

前进道路的开始的砖Lakehouse现代数据平台,结合了数据仓库的最bob体育客户端下载佳元素与低成本、灵活性和云数据规模湖。这个新的,简化架构使卫生保健提供者和生命科学组织召集所有的数据结构(如诊断和程序代码中发现电子病历),半结构化(如临床笔记)和非结构化(如图片),到一个高性能的传统分析和数据科学的平台。bob体育客户端下载

在这些功能的基础上,砖与约翰·斯诺合作实验室,领导人在医疗保健自然语言处理(NLP),提供一个坚实的NLP工具针对医疗文本。这是至关重要的,尽可能多的数据用于不良事件检测是基于文本的。您可以了解更多关BOB低频彩于我们的伙伴关系与约翰·斯诺在bob体育外网下载我们以前的博客,应用自然语言处理健康大规模文本。

解决方案加速器为药物不良事件检测

帮助组织监控药品安全问题,砖和约翰·斯诺实验室建立了解决方案加速器笔记本外壳使用NLP。在我们之前的博客,通过利用砖Lakehouse平台,我们可以使用pre-trained NLP模型从非结构化文本中提取高度专业化结构和构建功能强大的分析和bob体育客户端下载仪表板为不同的角色。加速器在这个解决方案中,我们展示了如何使用pre-trained模型处理会话文本,提取和药物不良事件信息,建立一个Lakehouse权力下游各种用例的药物警戒。

解决方案加速器遵循四个基本步骤:

摄取大规模非结构化医学文本。
使用pre-trained NLP模型来提取有用信息,如不良事件(如肾损害),药物名称和时机接近实时的事件。
与药物相关的不良事件实体建立关系。
测量频率来确定意义的事件。

下面是一个简短的总结中包含的工作流笔记本。

药物不良事件检测工作流程的概述

从原始文本数据,我们使用20000文本的语料库与已知的表面状态(4200文本包含正面)和应用pre-trained biobert模型检测表面状态和评估模型的特异性和灵敏度基于地面真理和准确性的信心水平的任务。此外,我们从对话文本中提取实体表面状态和药物利用ner_ade_clinical和ner_posology模型的结合。