Deteami research-transference project: natural language processing technologies to the aid of pharmacy and pharmacosurveillance
- Peral, Javier
- Pérez Ramírez, Alicia
- Casillas Rubio, Arantza
- Díaz de Ilarraza Sánchez, Arantza
- Gojenola Galletebeitia, Koldo
- Mendarte, Luis
- Oronoz Anchordoqui, Maite
ISSN: 1135-5948
Año de publicación: 2016
Número: 57
Páginas: 155-158
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Procesamiento del lenguaje natural
Resumen
El objetivo del proyecto Deteami es el desarrollo de herramientas para ayudar al personal clínico a identificar reacciones adversas a medicamentos en informes médicos electrónicos de la historia clínica digital. Los informes que se generan en los hospitales son una valiosa fuente de información aún no debidamente explotada debido principalmente a restricciones de privacidad y confidencialidad. Con el objetivo de aliviar el trabajo del personal clínico que se dedica a leer y analizar los informes médicos buscando información sobre la salud de los pacientes, en este proyecto analizamos automáticamente los informes, identificamos entre otras entidades que describen enfermedades y medicamentos, y finalmente, inferimos información médica; en este caso, reacciones adversas a medicamentos. En este proyecto hemos establecido un marco de colaboración con los hospitales de Galdakao-Usansolo y Basurto pertenecientes a Osakidetza (Servicio Vasco de Salud). Osakidetza participa mediante la provisión de los textos y retroalimentando el trabajo técnico con su experiencia, así como expertos que anotan el corpus para la obtención del gold-standard.
Información de financiación
This work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (EXTRECM: TIN2013-46616-C2-1-R, TADEEP: TIN2015-70214-P) and the Basque Government (DETEAMI: M inistry of Health 2014111003, IXA Research Group of type A (2010-2015), ELKAROLA: KK-2015/00098).Financiadores
-
Eusko Jaurlaritza
Spain
- 2010-2015
-
Ministerio de Ciencia e Innovación
Spain
- TIN2013-46616-C2-1-R
Referencias bibliográficas
- Averbuch, M., T.H Karson, B. Ben-Ami, O. Maimon, and L. Rokach. 2004. Context-sensitive medical information retrieval. MedInfo, page 282.
- Carrero, F.J., J. Carlos Cortizo, J.M. Gómez, and M De Buenaga. 2008. In the development of a spanish metamap. In Proceedings of the 17th CIKM conference, pages 1465-1466. ACM.
- Chapman, W.W., W. Bridewell, P. Hanbury, G.F. Cooper, and B.G. Buchanan. 2001. A simple algorithm for identifying negated findings and diseases in discharge summaries. Journal of biomedical informatics, 34(5):301-310.
- Costumero, R., F. Lopez, C. Gonzalo-Martín, M. Millan, and E. Menasalvas. 2014. An Approach to Detect Negation on Medical Documents in Spanish. In Brain Informatics and Health. Springer, pages 366-375.
- Dalianis, H., M. Hassel, A. Henriksson, and M. Skeppstedt. 2012. Stockholm EPR corpus: A clinical database used to improve health care. In Swedish Language Technology Conference, pages 17-18. Citeseer.
- Friedman, C., N. Sager, E.C. Chi, E. Marsh, C. Christenson, and M. S. Lyman. 1983. Computer Structuring of Free-Text Patient Data. In Symposium on Computer Applications in Medical Care, pages 688-691. American Medical Informatics Association.
- Henriksson, A., M. Kvist, H. Dalianis, and M. Duneld. 2015. Identifying adverse drug event information in clinical notes with distributional semantic representations of context. Journal of biomedical informatics, 57:333-349.
- L. Padró. 2011. Analizadores Multilingües en freeling. Linguamatica, 3(2):13-20, December.
- Oronoz, M., A. Casillas, K. Gojenola, and A. Pérez. 2013. Automatic Annotation of Medical Records in Spanish with Disease, Drug and Substance Names. Lecture Notes in Computer Science, 8259:536-547.
- Oronoz, M., K. Gojenola, A. Pérez, A. Díaz de Ilarraza, and A. Casillas. 2015. On the creation of a clinical gold standard corpus in spanish: Mining adverse drug reactions. Journal of Biomedical Informatics, 56(0):318-332.
- Taira, R., S. Soderland, and R. Jakobovits. 2001. Automatic structuring of radiology free-text reports 1. Radiographics, 21(1):237-245.
- Tsuruoka, Y., Y. Tateishi, J. Kim, T. Ohta, J. McNaught, S. Ananiadou, and J. Tsujii. 2005. Developing a robust part-of-speech tagger for biomedical text. Advances in informatics, pages 382-392.
- Vossen, P., E. Agirre, N. Calzolari, C. Fellbaum, S. Hsieh, C. Huang, H. Isahara, K. Kanzaki, A. Marchetti, M. Monachini, F. Neri, R. Raffaelli, G. Rigau, M. Tescon, and J. VanGent. 2008. KYOTO: a System for Mining, Structuring and Distributing Knowledge across Languages and Cultures. In Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08), pages 23-37, may.