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J-GLOBAL ID：201702257783804206   整理番号：17A1591833

医薬品大データに基づく医薬品副作用のデータマイニングに関する検討【JST・京大機械翻訳】

Signal mining for adverse drug reactions based on healthcare big data: methodology and applications

著者 (5件)： Zhao Xia (无錫市薬品不良反応監測中心) ,  Chen Yao (中国薬科大学理学院) ,  Liao Jun (中国薬科大学理学院) ,  Yu Feng (中国薬科大学基礎医学与臨床薬学院) ,  Lin Sheng (300072,天津大学管理与経済学部)
資料名： Zhonghua Yiyuan Guanli Zazhi  (Zhonghua Yiyuan Guanli Zazhi)
巻： 33  号： 5  ページ： 373-376  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3165A  ISSN： 1000-6672  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統医薬品の不良反応信号発見の主な方法と応用を紹介し、医薬品の大データに基づく薬品不良反応信号のマイニングの研究進展を述べ、医薬大データの背景下で機械学習技術を用いて薬品不良反応予測を行う方法と応用を述べた。深い学習は機械学習における一つの快速的な技術として、将来の研究の焦点となり、それは薬品不良反応信号のマイニングと臨床の合理的な薬品使用に有益な構想を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  機械学習 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Adverse drug reaction ,  Healthcare big data ,  Signal mining ,  Machine learning technology ,  Deep learning technology

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医薬品 ,  医薬品副作用 ,  データマイニング