薬の副作用を「SNSの投稿」から新発見(AI×医薬品)【論文】

   

薬物の副作用による罹患率と死亡率は大きい

薬物副作用(ADR)は、罹患率と死亡率の主要な原因の一部だ。ADRによる死亡者数および入院者数は年間で数百万人に達し、約750億ドルのコストが発生すると報告されている。したがって、市販後の薬物安全性モニタリングは必要不可欠だ。

近年、ADRの検出にソーシャルメディアや健康関連のフォーラムのデータ用いられることが増加している。しかし、従来の手法では、十分な精度の結果が得られないなど課題が残っている。

中国にある西北大学のMin Zhangら研究者は、ADRの検出における精度の向上という課題に着目し、弱監視畳み込みニューラルネットワークおよび再帰型ニューラルネットワークを組み合わせたADRの検出モデルの開発を試みた。

結果、開発されたモデルの精度は従来の手法と比べて改善されたのだろうか?続きを読んでみよう。

SNS投稿の感情分析による薬物副作用の検出

Min Zhangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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