【24h】

Evaluating Semantic Similarity for Adverse Drug Event Narratives

机译:评估不良药物事件叙事的语义相似性

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摘要

We propose a method to evaluate adverse drug event (ADE) narratives using biomedical semantic similarity measures. Automated drug surveillance systems have used social media as a prime resource to detect ADEs. However, the problem of language usage over social media has been a challenge in evaluating the performance of such systems. We address this key issue by using semantic similarity measures and the biomedical vocabularies from the Unified Medical Language System. This is important in comparing results of social media driven approaches against standard reference documents from regulatory agencies.
机译:我们提出了一种使用生物医学语义相似措施来评估不利药物事件(ADE)叙事的方法。自动化药物监控系统已使用社交媒体作为检测ades的主要资源。然而,在社交媒体上使用语言使用问题在评估此类系统的性能方面是一项挑战。我们通过使用统一医疗语言系统的语义相似度措施和生物医学词汇表来解决这个关键问题。这对于比较社交媒体驱动方法与监管机构的标准参考文件的结果进行比较。

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