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J-GLOBAL ID：201802243141108105   整理番号：18A1394642

ソーシャルメディアからの薬物覚醒:有害薬物事象を同定するための改良ランダム部分空間法【JST・京大機械翻訳】

Pharmacovigilance from social media: An improved random subspace method for identifying adverse drug events

著者 (2件)： Liu Jing (School of Management Science and Engineering, Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, PR China) ,  Wang Gang (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui 230009, PR China)
資料名： International Journal of Medical Informatics  (International Journal of Medical Informatics)
巻： 117  ページ： 33-43  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0729A  ISSN： 1386-5056  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Web2.0技術における最近の進歩は,薬理作用のために患者が生成するコンテンツを利用することに向けて,有意な進歩を見ている。社会的媒体に基づく薬理作用は,現在の努力を強化し,価値ある意思決定支援を有する規制当局を提供する大きな可能性を有する。種々の薬理活性の中で,有害薬物事象(ADEs)の同定は患者の安全性にとって非常に重要である。しかしながら,健康関連の議論フォーラムにおいて,ADEsは,薬物適応と有益な効果などと一致する可能性がある。したがって,本研究の焦点は,他の意味型からADEsを同定するための戦略を開発し,一方,ADEが関連する薬物を決定することである。本研究では,特徴の2つのグループ,すなわち,浅い言語特徴と意味的特徴を調査した。さらに,社会的メディアベースのADE識別のために探索された2つの特徴カテゴリの特性によって動機付けされ,触発されて,改良されたランダム部分空間法(分割サンプリングベースのランダム部分空間(SSRS)と呼ばれる)を提案した。部分空間選択のためにランダムサンプリングを適用する従来のランダム部分空間法と異なり,SSRSは層別サンプリングベースの部分空間選択戦略を採用する。心疾患議論フォーラムに関する事例研究を行い,SSRS法の有効性を評価した。実験結果は,提案したSSRS法が,ADE識別のための他の比較したアンサンブル法や既存の手法よりも著しく優れていることを明らかにした。提案した方法は,自然に導き出すことができる2つの特徴集合に基づいており,人工地層の生成努力を省略できるので,実装が容易である。さらに,SSRSは,2つの異なる観点から元のデータを表すことができる他の高次元問題を扱うために適用される大きな可能性を持っている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓病 ,  無作為抽出 ,  薬理作用 ,  地層 ,  媒質 ,  層別 ,  *覚醒 ,  事例研究 ,  患者 ,  コンテンツ ,  言語
準シソーラス用語： *部分空間 ,  健康 ,  Web2.0 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ランダム部分空間 ,  層状サンプリング ,  ソーシャルメディア ,  有害薬物事象の同定

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ソーシャルメディア ,  薬物 ,  覚醒 ,  事象 ,  同定 ,  部分空間法