論文の概要: Enhancing Adverse Drug Event Detection with Multimodal Dataset: Corpus Creation and Model Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15766v2
• Date: Mon, 27 May 2024 02:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:39:33.926688
• Title: Enhancing Adverse Drug Event Detection with Multimodal Dataset: Corpus Creation and Model Development
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータセットによる逆薬物事象検出の強化:コーパス生成とモデル開発
• Authors: Pranab Sahoo, Ayush Kumar Singh, Sriparna Saha, Aman Chadha, Samrat Mondal,
• Abstract要約: 有害薬物イベント(ADEs)の採掘は、患者の安全性を高めるために薬物移動において重要な役割を担っている。 従来のADE検出方法は信頼性が高いが遅く、大規模な操作に容易に適応できない。 以前のADE鉱業研究は、視覚的な手がかりを見越して、テキストベースの方法論に焦点を当ててきた。 我々は、ADE関連テキスト情報を視覚支援と組み合わせたMMADE(MultiModal Adverse Drug Event)検出データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.258245804049114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The mining of adverse drug events (ADEs) is pivotal in pharmacovigilance, enhancing patient safety by identifying potential risks associated with medications, facilitating early detection of adverse events, and guiding regulatory decision-making. Traditional ADE detection methods are reliable but slow, not easily adaptable to large-scale operations, and offer limited information. With the exponential increase in data sources like social media content, biomedical literature, and Electronic Medical Records (EMR), extracting relevant ADE-related information from these unstructured texts is imperative. Previous ADE mining studies have focused on text-based methodologies, overlooking visual cues, limiting contextual comprehension, and hindering accurate interpretation. To address this gap, we present a MultiModal Adverse Drug Event (MMADE) detection dataset, merging ADE-related textual information with visual aids. Additionally, we introduce a framework that leverages the capabilities of LLMs and VLMs for ADE detection by generating detailed descriptions of medical images depicting ADEs, aiding healthcare professionals in visually identifying adverse events. Using our MMADE dataset, we showcase the significance of integrating visual cues from images to enhance overall performance. This approach holds promise for patient safety, ADE awareness, and healthcare accessibility, paving the way for further exploration in personalized healthcare.
• Abstract（参考訳）: 有害薬物イベントの採掘(ADEs)は、薬物移動において重要な役割を担い、薬物に関連する潜在的なリスクを特定し、有害事象の早期発見を促進し、規制決定を導くことによって患者の安全を高める。 従来のADE検出方法は信頼性が高いが遅く、大規模な操作に容易に適応できず、限られた情報を提供する。 ソーシャルメディアコンテンツやバイオメディカル文学、電子医療記録(EMR)などのデータソースの指数的な増加に伴い、これらの非構造化テキストからADE関連情報を抽出することが必須である。 以前のADE鉱業研究は、テキストベースの方法論、視覚的手がかりを見渡すこと、文脈的理解を制限すること、正確な解釈を妨げることに集中してきた。 このギャップに対処するために、ADE関連テキスト情報を視覚支援と組み合わせたMultiModal Adverse Drug Event (MMADE) 検出データセットを提案する。 さらに, ADEを描写した医用画像の詳細な記述を生成することにより, LLMとVLMの能力を活用したADE検出フレームワークを導入し, 医療従事者が視覚的に有害事象を識別できるようにする。 MMADEデータセットを用いて、画像から視覚的手がかりを統合することの重要性を示し、全体的な性能を向上させる。 このアプローチは患者の安全、ADEの認識、医療のアクセシビリティを約束し、パーソナライズされた医療のさらなる探索の道を開く。

関連論文リスト

• MLIP: Enhancing Medical Visual Representation with Divergence Encoder and Knowledge-guided Contrastive Learning [48.97640824497327]
  本稿では、画像テキストのコントラスト学習を通じて、言語情報を視覚領域に統合するための案内信号として、ドメイン固有の医療知識を活用する新しいフレームワークを提案する。 我々のモデルには、設計した分散エンコーダによるグローバルコントラスト学習、局所トークン・知識・パッチアライメントコントラスト学習、知識誘導型カテゴリレベルのコントラスト学習、エキスパートナレッジによるコントラスト学習が含まれる。 特に、MLIPは、限られた注釈付きデータであっても最先端の手法を超越し、医療表現学習の進歩におけるマルチモーダル事前学習の可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T05:48:50Z)
• Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
  大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。 正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。 本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z)
• Knowledge-augmented Graph Neural Networks with Concept-aware Attention for Adverse Drug Event Detection [9.334701229573739]
  副作用薬物イベント(ADEs)は、薬物の安全性の重要な側面である。 さまざまな文献にはADEに関する豊富な情報が含まれている。 近年,テキストからのADE検出を自動化するために,単語埋め込みとディープラーニングに基づく自然言語処理を適用している。 本稿では,グラフ内のノードの種類によって異なる特徴を学習する,概念認識型アテンション機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T08:01:45Z)
• Align, Reason and Learn: Enhancing Medical Vision-and-Language Pre-training with Knowledge [68.90835997085557]
  本稿では,3つの視点から構造化された医療知識を高めるための体系的かつ効果的なアプローチを提案する。 まず、視覚エンコーダと言語エンコーダの表現を知識を通して整列する。 次に,多モード融合モデルに知識を注入し,入力画像とテキストの補足として知識を用いた推論を可能にする。 第3に、知識によって引き起こされるプレテキストタスクを設計することで、画像やテキストの最も重要な情報に重点を置くよう、モデルを指導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T08:00:01Z)
• SSM-DTA: Breaking the Barriers of Data Scarcity in Drug-Target Affinity Prediction [127.43571146741984]
  薬物標的親和性(DTA)は、早期の薬物発見において極めて重要である。 湿式実験は依然として最も信頼性の高い方法であるが、時間と資源が集中している。 既存の手法は主に、データ不足の問題に適切に対処することなく、利用可能なDTAデータに基づく技術開発に重点を置いている。 SSM-DTAフレームワークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T14:53:25Z)
• Label Dependent Attention Model for Disease Risk Prediction Using Multimodal Electronic Health Records [8.854691034104071]
  疾病リスク予測は、現代医療の分野で注目を集めている。 リスク予測にAIモデルを適用する上での課題のひとつは、解釈可能な証拠を生成することだ。 単語とラベルを共同で埋め込む手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:21:20Z)
• Predicting Patient Readmission Risk from Medical Text via Knowledge Graph Enhanced Multiview Graph Convolution [67.72545656557858]
  本稿では,電子健康記録の医用テキストを予測に用いる新しい手法を提案する。 外部知識グラフによって強化された多視点グラフを有する患者の退院サマリーを表現している。 実験により,本手法の有効性が証明され,最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T01:45:57Z)
• Proactive Pseudo-Intervention: Causally Informed Contrastive Learning For Interpretable Vision Models [103.64435911083432]
  PPI(Proactive Pseudo-Intervention)と呼ばれる新しい対照的な学習戦略を提案する。 PPIは、因果関係のない画像の特徴を保護するために積極的に介入する。 また,重要な画像画素を識別するための,因果的に通知された新たなサリエンスマッピングモジュールを考案し,モデル解釈の容易性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T20:30:26Z)
• Retrofitting Vector Representations of Adverse Event Reporting Data to Structured Knowledge to Improve Pharmacovigilance Signal Detection [6.644784804652259]
  副作用の薬物イベント(ADE)は一般的で費用がかかる。臨床試験は潜在的なADEを識別する能力に制約がある。 統計学的手法は、これらの報告から信号を検出するのに便利な方法であるが、薬物とADEの関係を利用するには限界がある。 Aer2vecは、類似性のパターンをキャプチャするADEレポートエンティティの分散ベクトル表現を生成するが、語彙知識は利用できない。 本稿では,Aer2vec 薬物の組み込みを RxNorm の知識に適合させ,ベクトル再スケーリングを応用した新たな再適合変種を開発することにより,その限界に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T19:11:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。