Deteami research-transference project: natural language processing technologies to the aid of pharmacy and pharmacosurveillance

• Autores: Javier Peral, Alicia Pérez Ramírez, Arantza Casillas Rubio, Arantza Díaz de Ilarraza Sánchez, Koldobika Gojenola Galletebeitia, Luis Mendarte, Maite Oronoz Anchordoqui
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 57, 2016, págs. 155-158
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Proyecto de transferencia tecnológica Deteami: tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para la ayuda en farmacia y en farmacovigilancia
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    El objetivo del proyecto Deteami es el desarrollo de herramientas para ayudar al personal clínico a identificar reacciones adversas a medicamentos en informes médicos electrónicos de la historia clínica digital. Los informes que se generan en los hospitales son una valiosa fuente de información aún no debidamente explotada debido principalmente a restricciones de privacidad y confidencialidad. Con el objetivo de aliviar el trabajo del personal clínico que se dedica a leer y analizar los informes médicos buscando información sobre la salud de los pacientes, en este proyecto analizamos automáticamente los informes, identificamos entre otras entidades que describen enfermedades y medicamentos, y finalmente, inferimos información médica; en este caso, reacciones adversas a medicamentos. En este proyecto hemos establecido un marco de colaboración con los hospitales de Galdakao-Usansolo y Basurto pertenecientes a Osakidetza (Servicio Vasco de Salud). Osakidetza participa mediante la provisión de los textos y retroalimentando el trabajo técnico con su experiencia, así como expertos que anotan el corpus para la obtención del gold-standard.

  • English

    The goal of the Deteami project is to develop tools that make clinicians aware of adverse drug reactions stated in electronic health records of the clinical digital history. The records produced in hospitals are a valuable though nearly unexplored source of information among others due to the fact that are tough to get due to privacy and confidentiality restrictions. To leverage the clinicians work of reading and analyzing the health records looking for information about the health of the patients, in this project we explore the records automatically, identify among others disorder and drug entities, and infer medical information, in this case, adverse drug reactions. In this project a research-framework was settled with the Galdakao-Usansolo and Basurto Hospitals from Osakidetza (the Basque Health System). Osakidetza provided both the texts and the final user feedback, as well as, specialists that annotate the corpora, an in this way, we obtained a gold-standard.