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J-GLOBAL ID：201902274580450361   整理番号：19A0485043

医薬品副作用データベース(JADER)を用いた深層学習による副作用の予測

Prediction of side effects by deep learning using drug side effect database (JADER)

著者 (4件)： 松井大樹 (近畿大 大学院総合理工学研究科) ,  松野純男 (近畿大 薬) ,  小野田良 (近畿大 薬) ,  大星直樹 (近畿大 大学院総合理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 367(NC2018 28-37)(Web)  ページ： 1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2018年12月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 医薬品市販後の安全性情報の活用として,有害事象の発現傾向を把...

シソーラス用語： データベース ,...
準シソーラス用語： データクリーニング ,...

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分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (9件)：

• 細見光一, 他.日米の有害事象自発報告データベースを用いた解析の比較と活用展望-ニューキノロン系抗菌薬による有害事象の安全性シグナルを用いて-.医薬品情報学., 17, 1, 15, 20, 2015
• 梅津亮冴,他.日本国内の有害事象自発報告データベース(JADER)を用いたデータマイニングによる経口血糖降下薬と低血糖症との関連性の評価, YAKUGAKU ZASSHI 134(2) 229-304,2014
• G.E. Hinton et al, “Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition,” IEEE Signal Processing Magazine ,pp. 82-97, 2012.
• 麻生英樹,多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習,人工知能学会誌 , Vol. 28, 4, pp.649-659,2013
• Kohavi, Ron. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence 2 (12): 1137-1143,1995

タイトルに関連する用語 (5件)： 医薬品副作用データベース ,  JADER ,  深層学習 ,  副作用 ,  予測