GuruHealthInfo.com

Spremljanje neželenih učinkov zdravil prek socialnih mrež

Video: Euronews hi-tech - Holesterol: Resnica in zmote

Zaposleni na univerzi v Madridu Carlos III (UC3M) so razvili sistem za spremljanje in analizo stranskih učinkov zdravil s pomočjo medicinskih blogov in socialnih omrežij, kot sta Twitter in Facebook.

Raziskovalci pojasnjujejo, da se informacije o zdravju - to je skoraj tretjina uporabnikov aktivnih v Googlovem iskalniku.

Vsakih 5 sekund v iskalnik predstavil 170.000 poizvedb o medicine in zdravja.

Isabel Segura Bedmar (Isabel Segura Bedmar), zaposleni na oddelku za računalniške znanosti in inženiringa UC3M, pravi: "Vsak dan, uporabniki ustvarjajo ogromne količine informacij, da socialne mreže lahko dragocen vir podatkov o stranskih učinkih zdravil, ki se je pravkar šla v prodajo in potrebe nadaljnji študiji. To je neverjetna količina podatkov, ki se nenehno spreminja. - problem je treba rešiti "

Prototip, ki je sposoben ustvariti v raziskovalnem projektu Evropske TrendMiner vam omogoča, da analiziramo pripombe v družabnih medijev s pomočjo računalniške tehnologije obdelave naravnega jezika (NLP). Zahvaljujoč temu pristopu, se lahko cela poglavja o forumih zdravstvenih biti takoj "prevesti" v primerni za analizo podatkov za identifikacijo vzorcev in trendov, opredelijo nove neželene učinke.


"Ti podatki se nato lahko kombinirajo s podatki iz drugih virov, vključno elektronske zdravstvene kartoteke pacientov iz bolnišnic, ki vsebujejo veliko informacij o glavnih in sočasnimi boleznimi uporabno, predpisano zdravljenje, in drugi. Večina teh informacij je napisal ljudi v naravnem jeziku, kar pomeni, da sistem bo ponovno pregledati na vrsti v strukturiran, primeren za analizo podatkov ", - pojasnjuje profesor Paloma Martinez (Paloma Mart nez) laboratorijskih podatkovnih baz UC3M.

Prototip za obdelavo naravnega jezika vključuje jezikovno procesor, ki temelji MeaningCloud podjetje Daedalus tehnologije. To je komercialna tehnologija, ki je namenjen za semantično analizo velikih količin podatkov. Sistem lahko primerjamo omembo zdravila s stranskimi učinki, ki jih uporabniki govoril.




Ko je sistem dobil nalogo, da spremlja podatke o anksiolitiki, predpostavimo, da je potrebno upoštevati ne samo sklicevanje na aktivnih sestavin, ampak tudi o vseh razpoložljivih trgovska imena. Na primer, če želite iskati podatke po skupini, bo filter sporočila, ne le z besedami "lorazepama" ali "diazepama", ampak "Orfidal". Poleg tega je sistem, nato pa spremlja povezavo med imenom zdravila, njegovega terapevtskega učinka in neželenih učinkov (na primer, lahko Orfidal povzroči tresenje).

"Ta tehnologija bo s farmacevtskimi podjetji za post-marketinške študije uporabljajo. Ti lahko stalno zbiranje podatkov na spletu, in če je kateri koli resne neželene učinke je potrdil, hitro ukrepati. Zdaj ta analiza traja mesece, "- pravi Jose Luis Martinez Fernandez (Jos Luis Mart nez Fern ndez), Daedalus svetovalec in predavatelj na oddelku za računalništvo in inženiring UC3M.

Problem stranskih učinkov novih zdravil

Zdravila stranski učinki do danes ostaja eden največjih zdravstvenih problemov. Neželeni učinki se lahko opazimo, kdaj zdravila tudi v običajnih terapevtskih odmerkih.

Težko je verjeti, vendar je vzrok smrti №4 bolnikov v bolnišnicah v ZDA. Z stranskih učinkov zdravil v tej državi, je zaradi 15-20% stroškov bolnišničnih! Obsežnost problema naredi vlada in raziskovalne ustanove aktivno iščejo načine za zmanjšanje tveganja.

Ni skrivnost, da se niso vsi stranski učinki se lahko odkrijejo v fazi kliničnih preskušanjih zdravil, tako da po sprostitvi zdravila, da je trg za več let, je še vedno pod drobnogledom regulatorjev.

Ampak problem je, da je edini način, da zbira podatke o nepredvidenih stranskih učinkov - so prostovoljne delovna mesta zdravnikov ali samih bolnikov (v Španiji, lahko bolniki, to storite z julija 2012). Tak sistem je zelo neučinkovit, zato se domneva, da čas lahko pokazala le 5-20% nepredvidenih stranskih učinkov novih zdravil. Revolucionarni razvoj španskih znanstvenikov je zasnovan za reševanje tega problema.
Zdieľať na sociálnych sieťach:

Príbuzný