Text mining for adverse drug events: the promise, challenges, and state of the art.
Text mining for adverse drug events: the promise, challenges, and state of the art.
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药物不良事件的文本挖掘：前景、挑战和最新技术。
DOI：
10.1007/s40264-014-0218-z
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发表时间：
2014-10
期刊：
影响因子：
4.2
通讯作者：
Shah, Nigam H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Harpaz, Rave;Callahan, Alison;Tamang, Suzanne;Low, Yen;Odgers, David;Finlayson, Sam;Jung, Kenneth;LePendu, Paea;Shah, Nigam H.
文本挖掘是从大量非结构化文本中提取有意义信息的计算过程。文本挖掘正在成为一种利用未充分利用的数据源的工具，可以改善药物警戒，包括药物不良事件检测和评估的目标。本文提供了一个概述的最新进展，在药物警戒驱动的应用程序的文本挖掘，并讨论了几个数据源，如生物医学文献，临床叙述，产品标签，社交媒体和Web搜索日志，是服从文本挖掘药物警戒。鉴于目前的技术水平，文本挖掘似乎可以应用于从多个文本源中提取有用的ADE相关信息。尽管如此，还需要进一步的研究来解决与文本挖掘方法相关的剩余技术挑战，并最终确定每个文本来源对改善药物警戒的相对贡献。
Text mining is the computational process of extracting meaningful information from large amounts of unstructured text. Text mining is emerging as a tool to leverage underutilized data sources that can improve pharmacovigilance, including the objective of adverse drug event detection and assessment. This article provides an overview of recent advances in pharmacovigilance driven by the application of text mining, and discusses several data sources—such as biomedical literature, clinical narratives, product labeling, social media, and Web search logs—that are amenable to text-mining for pharmacovigilance. Given the state of the art, it appears text mining can be applied to extract useful ADE-related information from multiple textual sources. Nonetheless, further research is required to address remaining technical challenges associated with the text mining methodologies, and to conclusively determine the relative contribution of each textual source to improving pharmacovigilance.
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DuMouchel, William
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