Drug-Drug Interaction Detection: A New Approach Based on Maximal Frequent Sequences

Abstract

En este artículo se presenta un nuevo enfoque para la detección de interacciones entre fármacos. El método propuesto consiste en descubrir patrones automáticamente a través de Secuencias Frecuentes Maximales, y utilizar pattern matching para identificar oraciones que contengan interacciones entre fármacos. Las Secuencias Frecuentes Maximales definen secuencias de palabras que son frecuentes en textos y se ha probado en esta investigación que pueden ser un buen método para la detección de interacciones entre fármacos, obteniendo valores prometedores en precisión y cobertura. El método propuesto es independiente del dominio y del lenguaje de los textos.

In this paper, a new approach for Drug-Drug Interaction detection is presented. The proposed method consists in discovering patterns automatically through Maximal Frequent Sequences extraction and using pattern matching to identify sentences that contain Drug-Drug Interactions. Maximal Frequent Sequences define word sequences that are frequent in texts and it has been proved in this paper to be a good method for DDI detection, obtaining promising results with high values of precision and recall. The method proposed is domain and language independent.