Нейронную сеть обучили распознавать жалобы на лекарства в соцсетях

Группа российских исследователей обучила нейронную сеть анализировать мнения пользователей соцсетей об эффектах лекарств. Основной целью ученых было преодолеть терминологический разрыв между пациентами и профессионалами в области здравоохранения.

В рамках исследования ученые на примерах базы данных на английском языке обучили нейронную сеть превращать текст, написанный на языке социальных сетей (например, «не могу заснуть всю ночь» или «слегка кружится голова»), в формальный медицинский язык (к примеру, «бессонница» и «головокружение» соответственно).

Такая задача выходит за рамки простого сопоставления естественных выражений с элементами словаря: проблема в том, что сообщения пользователей могут вообще не пересекаться с медицинскими терминами.

Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Informatics

Социальные сети — практически неисчерпаемый источник мнений по широкому кругу вопросов. Люди пишут о своей работе, отношениях и, в том числе, жалуются на проблемы со здоровьем. По сути, социальные сети предоставляют огромные наборы данных мнений вместе с демографической информацией и другими данными о пользователе.

Хотя ученые часто используют интеллектуальный анализ текстов (text mining) в социальных сетях для перепрофилирования лекарств и генерации гипотез (первые работы по этой теме вышли в 2010 году), мало кто сопоставлял пользовательские фразы с профессиональными терминами. Задача сопоставления упомянутого пользователем заболевания с конкретным медицинским термином называется нормализацией медицинских концептов. Сложность в том, что профессиональная медицинская лексика редко совпадает с повседневной, которую используют люди в общении. Чтобы решить эту проблему, российские исследователи использовали последовательное обучение рекуррентных нейронных сетей и семантическое представление однословных и многословных выражений.

«В работе мы сфокусировались на мнениях пациентов о влиянии лекарств, — объясняет научный сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Валентин Малых.

«Важность работы определяется постоянно растущей потребностью в анализе текстовых данных. Мы живем в условиях информационного взрыва, когда количество информации удваивается каждые несколько лет, и человек или даже коллектив людей уже не способен обработать все доступные данные. В нашем проекте используются методы анализа текстов и машинное обучение для извлечения полезной информации из доступных данных, как, например, в этом случае, где мы извлекали упоминания о побочных лекарственных реакциях из сообщений, которые люди пишут в социальных сетях», – добавляет старший научный сотрудник Лаборатории хемоинформатики и молекулярного моделирования Казанского федерального университета Елена Тутубалина.

По мнению авторов работы, непрерывное развитие и улучшение точности интеллектуального анализа текстов сообщений пациентов в социальных сетях окажет значительное влияние на изучение влияния лекарств на организм, повторное назначение лекарств и понимание лекарственных эффектов в контексте других факторов, таких как одновременный прием разных препаратов, диеты и образа жизни.

В исследовании принимали участие ученые Казанского федерального университета (КФУ), НИЦ "Курчатовский институт", Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В. А. Стеклова РАН (ПОМИ РАН) и Московского физико-технического института (МФТИ). Работа была поддержана грантом Российского научного фонда и направлена на развитие подобных технологий для анализа русскоязычного текста.

Пресс-служба МФТИ

Добавить комментарий

Комментарии не должны оскорблять автора текста и других комментаторов. Содержание комментария должно быть конкретным, написанным в вежливой форме и относящимся исключительно к комментируемому тексту.


Защитный код
Обновить

Срочные новости

На Крещение автоинспекторы проведут рейд…

В период религиозного праздника подмосковные автоинспекторы обратят особое внимание на состояние вод...

Минэкологии МО приглашает организации и …

23 января 2019 г. Минэкологии организует следующие вебинары для природопользователей. ...

Требуются делопроизводитель и музыкальны…

Представляем вакансии ГКУ МО Дубненский ЦЗН на 17 января. ГКУ МО Дубненский ЦЗН (Дубна ул.9 Мая...

Пенсионная реформа: еще раз о том, как т…

С 2019 года в стране началось поэтапное повышение общеустановленного пенсионного возраста, необходим...

12 января в Дубне выявлен очередной случ…

За последнюю неделю в Дубне на левом берегу зафиксирован случай бешенства енотовидной собаки. Карант...

Реклама

Новости бизнеса

Весной в Дубне начнется выпуск техники для лучевой…

Резидент особой экономической зоны «Дубна» компания «Фабрика...

На 50% заменит импорт диагностическая продукция ре…

Резидент ОЭЗ «Дубна» компания «БМК» планирует занять до 50% ...

До 25% увеличивается стойкость металлорежущего инс…

Новейшая технологии компании «НПФ Промрессурс» по обработк...

Экспертный совет одобрил пять новых резидентов ОЭЗ…

12 декабря в правительстве Московской области прошел после...

В Дубне прошло открытое совещание совета МТК Моск…

13 декабря состоялось совещание совета МТК Московской обла...

Мы в соц сетях

VK
ОК
FB
G+

 

Блоги

Подпишитесь на новые события нашего сайта:Подписаться