論文の概要: Ontology-based Semantic Similarity Measures for Clustering Medical Concepts in Drug Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20737v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:19:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:54.791965
• Title: Ontology-based Semantic Similarity Measures for Clustering Medical Concepts in Drug Safety
• Title（参考訳）: 薬物安全性における医療概念のクラスタリングのためのオントロジーに基づくセマンティック類似度対策
• Authors: Jeffery L Painter, François Haguinet, Gregory E Powell, Andrew Bate,
• Abstract要約: 6つの意味的類似度尺度 (SSMs) を薬物安全性データに分類し, MedDRA 優先用語 (PTs) のクラスタリングについて検討した。 特にINTRINSIC-LINとSokaLでは,クラスタリングの精度が向上した。 本研究は,早期信号検出の改善と手動による評価の低減により,ICベースのSSMの薬剤移動性向上に寄与することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Semantic similarity measures (SSMs) are widely used in biomedical research but remain underutilized in pharmacovigilance. This study evaluates six ontology-based SSMs for clustering MedDRA Preferred Terms (PTs) in drug safety data. Using the Unified Medical Language System (UMLS), we assess each method's ability to group PTs around medically meaningful centroids. A high-throughput framework was developed with a Java API and Python and R interfaces support large-scale similarity computations. Results show that while path-based methods perform moderately with F1 scores of 0.36 for WUPALMER and 0.28 for LCH, intrinsic information content (IC)-based measures, especially INTRINSIC-LIN and SOKAL, consistently yield better clustering accuracy (F1 score of 0.403). Validated against expert review and standard MedDRA queries (SMQs), our findings highlight the promise of IC-based SSMs in enhancing pharmacovigilance workflows by improving early signal detection and reducing manual review.
• Abstract（参考訳）: セマンティック類似度尺度(SSMs)は生医学研究で広く用いられているが、医薬の移動には使われていない。 本研究は, 薬物安全性データにおいて, MedDRA Preferred Terms (PTs) をクラスタリングするための6つのオントロジーに基づくSSMを評価した。 UMLS(Unified Medical Language System)を用いて,医学的に意味のあるセントロイドを中心にPTを分類する能力を評価する。 Java APIとPythonとRインターフェースを使って、大規模な類似性計算をサポートするハイスループットフレームワークを開発した。 その結果,WUPALMERは0.36点,LCHは0.28点,内在的情報量(IC)は特にINTRINSIC-LINとSokaLの順にクラスタリング精度が向上した(F1スコアは0.403)。 専門家レビューと標準MedDRAクエリ(SMQ)に対して検証した結果,早期信号検出の改善と手動レビューの削減により薬剤移動ワークフローの向上にICベースのSSMが期待できることが明らかになった。

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