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Inteligencia artificial avanzada para detectar fármacos y reacciones adversas en textos de redes sociales.
Garantizar la seguridad de los medicamentos en la industria de la salud es cada vez más difícil, ya que aproximadamente el 80% de los datos mundiales no están estructurados y abarcan reseñas de pacientes, redes sociales y textos médicos extensos (1). La dificultad radica en identificar eficazmente los casos de uso de medicamentos y las posibles reacciones adversas a partir de fuentes tan variadas y desestructuradas. Es fundamental superar este obstáculo, teniendo en cuenta que la detección y la documentación eficientes de las reacciones adversas a los medicamentos son fundamentales para mantener la seguridad de los pacientes, una preocupación que subrayan los millones de hospitalizaciones que se producen cada año por problemas relacionados con la medicación (2) (3).
Para hacer frente a este desafío, se ha creado «MeDiner AI», un sistema que aplica la tecnología de reconocimiento de entidades nombradas (NER) para la identificación y categorización automáticas de los medicamentos y sus efectos adversos en los textos, mejorando así la precisión y la eficacia en la vigilancia de la seguridad de los medicamentos.
MedIner AI está capacitada sobre patrones e información de publicaciones de investigación. Estos incluyen estudios sobre la identificación de reacciones adversas a los medicamentos en las redes sociales (1), la estimación de la prevalencia de estas reacciones (2) y los métodos para cruzar las discusiones de Twitter con la literatura médica (3). Estos estudios proporcionan al sistema la capacidad de identificar y clasificar con precisión las entidades médicas pertinentes, lo que ayuda a los profesionales de la salud a reconocer los posibles problemas de seguridad de los medicamentos.
Garantizar la seguridad de los medicamentos en la industria de la salud es cada vez más difícil, ya que aproximadamente el 80% de los datos mundiales no están estructurados y abarcan reseñas de pacientes, redes sociales y textos médicos extensos (1). La dificultad radica en identificar eficazmente los casos de uso de medicamentos y las posibles reacciones adversas a partir de fuentes tan variadas y desestructuradas. Es fundamental superar este obstáculo, teniendo en cuenta que la detección y la documentación eficientes de las reacciones adversas a los medicamentos son fundamentales para mantener la seguridad de los pacientes, una preocupación que subrayan los millones de hospitalizaciones que se producen cada año por problemas relacionados con la medicación (2) (3).
Para hacer frente a este desafío, se ha creado «MeDiner AI», un sistema que aplica la tecnología de reconocimiento de entidades nombradas (NER) para la identificación y categorización automáticas de los medicamentos y sus efectos adversos en los textos, mejorando así la precisión y la eficacia en la vigilancia de la seguridad de los medicamentos.
MedIner AI está capacitada sobre patrones e información de publicaciones de investigación. Estos incluyen estudios sobre la identificación de reacciones adversas a los medicamentos en las redes sociales (1), la estimación de la prevalencia de estas reacciones (2) y los métodos para cruzar las discusiones de Twitter con la literatura médica (3). Estos estudios proporcionan al sistema la capacidad de identificar y clasificar con precisión las entidades médicas pertinentes, lo que ayuda a los profesionales de la salud a reconocer los posibles problemas de seguridad de los medicamentos.
