SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(MEDICAL AND HEALTH SCIENCES Basic Medicine Pharmaceutical Sciences)
 

Sökning: AMNE:(MEDICAL AND HEALTH SCIENCES Basic Medicine Pharmaceutical Sciences) > Luleå tekniska universitet > Bota András > Using Machine Learn...

  • Pilipiec, PatrickLuleå tekniska universitet,Institutionen för system- och rymdteknik,School of Business and Economics, Maastricht University, Tongersestraat 53, 6211 LM Maastricht, The Netherlands (författare)

Using Machine Learning for Pharmacovigilance: A Systematic Review

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2022-01-23
  • MDPI,2022
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:ltu-89482
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-89482URI
  • https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14020266DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:for swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Validerad;2022;Nivå 2;2022-03-11 (johcin);Funder: Applied AI Digital Innovation Hub North project, funded by the European Regional Development Fund.
  • Pharmacovigilance is a science that involves the ongoing monitoring of adverse drug reactions to existing medicines. Traditional approaches in this field can be expensive and time-consuming. The application of natural language processing (NLP) to analyze user-generated content is hypothesized as an effective supplemental source of evidence. In this systematic review, a broad and multi-disciplinary literature search was conducted involving four databases. A total of 5318 publications were initially found. Studies were considered relevant if they reported on the application of NLP to understand user-generated text for pharmacovigilance. A total of 16 relevant publications were included in this systematic review. All studies were evaluated to have medium reliability and validity. For all types of drugs, 14 publications reported positive findings with respect to the identification of adverse drug reactions, providing consistent evidence that natural language processing can be used effectively and accurately on user-generated textual content that was published to the Internet to identify adverse drug reactions for the purpose of pharmacovigilance. The evidence presented in this review suggest that the analysis of textual data has the potential to complement the traditional system of pharmacovigilance.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Liwicki, MarcusLuleå tekniska universitet,EISLAB(Swepub:ltu)marliw (författare)
  • Bota, AndrásLuleå tekniska universitet,EISLAB(Swepub:ltu)andbot (författare)
  • Luleå tekniska universitetInstitutionen för system- och rymdteknik (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Pharmaceutics: MDPI14:21999-49231999-4923

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Pilipiec, Patric ...
Liwicki, Marcus
Bota, András
Om ämnet
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Medicinska och f ...
och Farmaceutiska ve ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
Artiklar i publikationen
Pharmaceutics
Av lärosätet
Luleå tekniska universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy