报告题目： 一种融合自然语言处理及知识图谱技术的药物不良反应智能识别方法
报告时间： 2022年3月2日 下午 14:00
报告地点： 腾讯会议号：870-895-875
报 告 人： 武学鸿 博士
报告摘要：
临床诊疗数据中蕴含了大量的知识，尤其是非结构化的病程记录。临床医生在病程记录中会跟踪记录患者的病情及诊治情况，同时也会记录患者使用药物后出现的疑似不良反应。通过自然语言处理技术从病程记录中有效的识别出药物不良反应信息，对于药物不良反应上报、基于大数据的药物不良反应研究、药物的研制等具有重要的意义。本研究采用自然语言处理技术以及知识图谱技术融合的方法来从病程记录中识别出药物不良反应信息，并且进一步的明确药物与不良反应信息(症状、疾病、检验结果、检查结果、体征等)之间的因果关系。同时也提取出潜在药物不良反应的信息。本方法对于药物不良反应识别的准确率可达92.9%，召回率可达86%，综合F1值为0.89，具备较高的临床应用价值。
