Нейронную сеть обучили распознавать жалобы на лекарства в соцсетях

Нейронную сеть обучили распознавать жалобы на лекарства в соцсетях
Фото: open-dubna.ru

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 Автор: Татьяна Небольсина

Ещё новости о событии:

Группа российских исследователей обучила нейронную сеть анализировать мнения пользователей соцсетей об эффектах лекарств.
17:19 14.09.2018 МФТИ - Долгопрудный
Нейронную сеть обучили распознавать жалобы на лекарства в соцсетях - OpenDubna.Ru
Группа российских исследователей обучила нейронную сеть анализировать мнения пользователей соцсетей об эффектах лекарств.
09:19 14.09.2018 OpenDubna.Ru - Дубна
 
По теме
Подмосковные предприятия, которые безвозмездно передают оборудование учреждениям среднего профессионального образования, смогут получить инвестиционный налоговый вычет.
Сегодня сотрудник Истринского отделения ВДПО Вишнева В.А. провела профилактическое мероприятие по пожарной безопасности для учащихся МОУ «СОШ имени Л.М.
Семья - ковчег любви и дружбы - Газета Встреча В Муниципальной библиотеке Левобережья состоялся финал городского детско-юношеского конкурса чтецов.
Газета Встреча
Праздник музыки - Газета Молва В гимназии № 21 в День поэзии, 21 марта, отзвучал IV Детский музыкальный фестиваль русской классической музыки, посвящённый юбилею Михаила Ивановича Глинки.
Газета Молва
"БИБЛИОТЕКА - ДОМ КНИГИ" - Воскресенская ЦБС Библиотека д.Ратчино (д.Степанщино) провели час знакомства с библиотекой для воспитанников старшей разновозрастной группы МОУ «СОШ №3».
Воскресенская ЦБС
Работают прекрасные специалисты - Газета Встреча Отделению детской хирургии Дубненской больницы исполнилось 3 года. Оно было открыто в марте 2021 года в условиях нового хирургического центра Дубненской больницы.
Газета Встреча
Специалисты и техника готовы к устранению подтоплений в Рузском округе - РузаРИА По поручению главы Рузского городского округа Николая Пархоменко первый заместитель главы Виталий Пархоменко провёл оперативное совещание по предотвращению подтоплений на территории Рузского городского округа.
РузаРИА