Deteami research-transference project: natural language processing technologies to the aid of pharmacy and pharmacosurveillance

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Título: Deteami research-transference project: natural language processing technologies to the aid of pharmacy and pharmacosurveillance
Título alternativo: Proyecto de transferencia tecnológica Deteami: tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para la ayuda en farmacia y en farmacovigilancia
Autor/es: Casillas Rubio, Arantza | Díaz de Ilarraza Sánchez, Arantza | Gojenola Galletebeitia, Koldo | Mendarte, Luis | Oronoz Anchordoqui, Maite | Peral, Javier | Pérez Ramírez, Alicia
Palabras clave: Technological transference | Clinical text mining | Entity recognition | Transferencia tecnológica | Minería de textos clínicos | Reconocimiento de entidades
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2016
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2016, 57: 155-158
Resumen: The goal of the Deteami project is to develop tools that make clinicians aware of adverse drug reactions stated in electronic health records of the clinical digital history. The records produced in hospitals are a valuable though nearly unexplored source of information among others due to the fact that are tough to get due to privacy and confidentiality restrictions. To leverage the clinicians work of reading and analyzing the health records looking for information about the health of the patients, in this project we explore the records automatically, identify among others disorder and drug entities, and infer medical information, in this case, adverse drug reactions. In this project a research-framework was settled with the Galdakao-Usansolo and Basurto Hospitals from Osakidetza (the Basque Health System). Osakidetza provided both the texts and the final user feedback, as well as, specialists that annotate the corpora, an in this way, we obtained a gold-standard. | El objetivo del proyecto Deteami es el desarrollo de herramientas para ayudar al personal clínico a identificar reacciones adversas a medicamentos en informes médicos electrónicos de la historia clínica digital. Los informes que se generan en los hospitales son una valiosa fuente de información aún no debidamente explotada debido principalmente a restricciones de privacidad y confidencialidad. Con el objetivo de aliviar el trabajo del personal clínico que se dedica a leer y analizar los informes médicos buscando información sobre la salud de los pacientes, en este proyecto analizamos automáticamente los informes, identificamos entre otras entidades que describen enfermedades y medicamentos, y finalmente, inferimos información médica; en este caso, reacciones adversas a medicamentos. En este proyecto hemos establecido un marco de colaboración con los hospitales de Galdakao-Usansolo y Basurto pertenecientes a Osakidetza (Servicio Vasco de Salud). Osakidetza participa mediante la provisión de los textos y retroalimentando el trabajo técnico con su experiencia, así como expertos que anotan el corpus para la obtención del gold-standard.
Patrocinador/es: This work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (EXTRECM: TIN2013-46616-C2-1-R, TADEEP: TIN2015-70214-P) and the Basque Government (DETEAMI: Ministry of Health 2014111003, IXA Research Group of type A (2010-2015), ELKAROLA: KK-2015/00098).
URI: http://hdl.handle.net/10045/57766
ISSN: 1135-5948
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln
Aparece en las colecciones:Revistas - Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 57 (2016)

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