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。

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