抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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【背景】医薬品パッケージ(DPLs)は,薬剤を安全に使用する方法に関する患者のための情報を提供する。製薬企業はこれらの文書を生産する責任がある。しかし,いくつかの研究では,患者は通常,ポソsol(投薬量と処方),禁忌および有害薬物反応を記述するセクションの理解に問題があることを示している。本研究の究極の目標は,これらの企業が理解できる言語における薬物パッケージ小葉を書くことを助ける自動アプローチを提供することである。自然言語処理は,患者ケアのために必要な大量の非構造化情報を自動的に処理するために,患者ケアと進歩医学を改善するための強力なツールになっている。しかし,著者らの知る限りでは,薬物パッケージ小葉の自動簡素化に関する研究は行われていない。以前の研究において,与えられた目標用語に対する一組の同義語を収集するためにドメイン用語資源を用いることを提案した。このアプローチの潜在的欠点は,それが辞書の存在に大きく依存するが,これらはすべてのドメインや言語に対して常に利用できず,それらが存在すれば,それらの被覆率は非常に少ないことである。この限界を克服するために,与えられた用語に対する最も単純な同義語を同定するための単語埋め込みの使用を提案した。単語埋め込みモデルは,意味空間におけるベクトルを持つコーパスにおける各単語を表現する。著者らのアプローチは,それらが類似の状況で起こるので,同義語が密接なベクトルを持つべきであるという仮定に基づいている。【結果】著者らの評価において,著者らはコーパスEasyDPL(Easy Drug Package Leaflet)を使用し,スペインで書かれた306の小葉の収集と,1400の有害な薬物効果とそれらの最も単純な同義語によって手動で注釈をつけた。著者らは,世界における2番目に広く話されている言語であるので,スペインで書かれた小葉に焦点を合わせているが,用語的資源の存在に関しては,スペイン語は通常英語言語より少ない。著者らの実験は単語埋込みを用いて38.5%の精度を示した。結論:本研究は,用語的資源または並列コーパスを使用することなく,DPLsを単純化する有望なアプローチを提供する。さらに,異なるドメインと言語に容易に適応できた。しかし,辞書を用いて著者らの以前の研究を克服しないので,単語埋め込みに基づく著者らのアプローチを改善するために,より多くの研究努力が必要である。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】