論文の概要: Text Mining to Identify and Extract Novel Disease Treatments From Unstructured Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07959v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 19:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:55:57.412157
• Title: Text Mining to Identify and Extract Novel Disease Treatments From Unstructured Datasets
• Title（参考訳）: テキストマイニングによる非構造データセットからの新規疾患治療の同定と抽出
• Authors: Rahul Yedida, Saad Mohammad Abrar, Cleber Melo-Filho, Eugene Muratov, Rada Chirkova, Alexander Tropsha
• Abstract要約: Google Cloudを使って、NPRラジオ番組のポッドキャストのエピソードを書き起こします。 次に、テキストを体系的に前処理するためのパイプラインを構築します。 我々のモデルは、Omeprazoleが心臓熱傷の治療に役立てることに成功しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.38623317907416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: We aim to learn potential novel cures for diseases from unstructured text sources. More specifically, we seek to extract drug-disease pairs of potential cures to diseases by a simple reasoning over the structure of spoken text. Materials and Methods: We use Google Cloud to transcribe podcast episodes of an NPR radio show. We then build a pipeline for systematically pre-processing the text to ensure quality input to the core classification model, which feeds to a series of post-processing steps for obtaining filtered results. Our classification model itself uses a language model pre-trained on PubMed text. The modular nature of our pipeline allows for ease of future developments in this area by substituting higher quality components at each stage of the pipeline. As a validation measure, we use ROBOKOP, an engine over a medical knowledge graph with only validated pathways, as a ground truth source for checking the existence of the proposed pairs. For the proposed pairs not found in ROBOKOP, we provide further verification using Chemotext. Results: We found 30.4% of our proposed pairs in the ROBOKOP database. For example, our model successfully identified that Omeprazole can help treat heartburn.We discuss the significance of this result, showing some examples of the proposed pairs. Discussion and Conclusion: The agreement of our results with the existing knowledge source indicates a step in the right direction. Given the plug-and-play nature of our framework, it is easy to add, remove, or modify parts to improve the model as necessary. We discuss the results showing some examples, and note that this is a potentially new line of research that has further scope to be explored. Although our approach was originally oriented on radio podcast transcripts, it is input-agnostic and could be applied to any source of textual data and to any problem of interest.
• Abstract（参考訳）: 目的: 非構造化テキストソースから疾患に対する新たな治療法を探索すること。 より具体的には、音声テキストの構造に関する単純な推論により、疾患に対する薬物と酵素の対の治療法を抽出しようとする。 Materials and Methods: Google Cloudを使って、NPRラジオ番組のポッドキャストエピソードを書き起こします。 次に,テキストを体系的に前処理するパイプラインを構築し,コア分類モデルへの品質入力を保証する。 我々の分類モデルは、PubMedテキストで事前訓練された言語モデルを使用する。 パイプラインのモジュール性は、パイプラインの各段階で高品質なコンポーネントを置換することで、この分野の将来的な開発を容易にします。 検証尺度として,提案したペアの存在を確認するための基礎的真理源として,検証された経路のみを持つ医療知識グラフ上のエンジンであるRobOKOPを用いる。 ROBOKOPにない提案されたペアについては、Chemotextを用いてさらなる検証を行う。 結果: ROBOKOPデータベースで提案したペアの30.4%が見つかった。 例えば,Omeprazoleが心臓熱傷の治療に有効であることをモデルで確認し,その意義を考察し,提案したペアのいくつかの例を示した。 議論と結論: 既存の知識ソースとの結果の一致は、正しい方向への一歩を示している。 フレームワークのプラグアンドプレイの性質を考えると、必要に応じてパーツを追加、削除、修正し、モデルを改善することは簡単です。 いくつかの例を示す結果について論じるとともに、この研究はさらなる範囲を探求する新たな研究の可能性があることに留意する。 本手法はもともとラジオポッドキャストの書き起こしを指向していたが,入力に依存しず,任意のテキストデータソースや興味のある問題に適用できる。

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