站在巨人肩上以他人工作为基础为当前研究和决策提供参考然而,广度不断扩大的科学和生物医学文献意味着全面评估特定专题知识状况具有挑战性。必威手机APP药厂和医科院内, 科学家和临床医生正在寻找技术革新, 以提供有效策略审查文献使用自然语言处理系统化或定向文献审查不是一个新概念,但随着该方法被广泛接受而越来越常见NLP将文档和数据库中非结构化文本转换为正规化结构化数据,适合评审、分析、可视化或机器学习模型必威手机APPPharma和保健组织使用IQVIANLP(原语言学)搜索文献从轮椅到床边使用案例,目标发现、生物标志、安全性、临床结果、医疗事务甚至帮助病人治疗
最近有三份论文我想与你们分享,这些文件使用IQVIANLP作为创新方法的一部分,加深对当前历史科学特定专题的理解,从实战世界效果数据到目标发现不等。
真实世界数据显示药用量和实验结果
Jamison等人(2022年)Pifizer想获取Apisaban使用肥胖病人的全景证据,特别是关于极端体重对药效学(PK)、药效学(PD)、效率和安全性直接口服抗coa撰文者想了解关于这个题目发布的信息全景,以便更好地了解Apixaban真实世界效果,无论有无关联频发的肥胖病人(例如非valvulal复元化)IQVIANLP用于搜索PubMed相关出版物,并带搜索策略包含三大标准:a参axaban或相关药某种形式的肥胖症表示支持axaban标签NLP为使用广义同义词,以及与药物改善疾病关系(而非引起不良事件)和研究中人群上下文方法允许作者“综合审查”现有文献,为最终人工评审和合成提供最优基础作者得出结论说,肥胖不严重影响这些病人abexaban的功效、有效性或安全本结论支持经核准的美欧标签并着重指出无需对高权位病人进行剂量调整(前些共识指南建议)。
发现新药目标使用NLP和机器学习
汉字全数(2022年)使用机器学习模型并综合附加数据与开放目标平台以显示新药型“目标对疾病”关联目的是从机器学习模型中发现强定位假设作者综合多源数据(例如GeneOntology注解)并用三种机器学习模型将这些新数据特征与Open目标数据合并并转向NLP文献搜索并用IQVIANLP提取基因故障关联全景图解,并查询目前无经批准信号的可药基因和MESH疾病。 由此产生的正规结构化输出为机器学习结果提供有效验证使用此工作流,作者生成超过1200目标标识组合得到ML和NLP输出支持,这些输出有可能构成药物发现程序基础
评估全基因组关联研究变异校验
第三例Alsheikh等公司(2022年)abVie使用基于NLP文本挖掘和人工整理综合方法理解GWAS实验验证系统审查识别309验证非编码变异GWAS用于识别与特定疾病或特征相联的基因GWAS检验一组人的整个基因组,寻找与非该类人相比在有某种疾病者中更频繁发生的变异
GWAS使用超过15年,作者想审查文献研究证明实验中发现的变异MEDLINE目前有大量研究 作者发现超过36k论文相关多到手工审查并用自然语言处理和文法挖掘确保系统识别相关验证文章这种方法允许他们自动筛选一组潜在相关论文并编集1454文章供人工审查。 从全面审查中,他们识别出300多经验证GWAS变异物,规范130个人类疾病特征的252基因这些结果支持GWAS发现转化成疾病机制并因此实现新式治疗的潜力
论文添加页面正文使用IQVIANLP转换非结构化文本成结构化输出以有效评审和决策支持NLP使你能够处理大容量文本,使用套工具(理论学、语言模式学、化学识别学、regex等)并解锁丰富的科学和临床内容上文审查的论文显示,NLP是文献研究的关键工具,用户可全面系统了解已经发布的内容并得出新结论
NLP遍历多文本数据源以及出版文献和语言学OnDimand内容存储用户便捷访问一组关键生命科学源,都准备文字挖掘,包括MedLINE和Pubmed中心、FDA药标签、Clinic学习更多 观察内容商店网络研讨会 或联系我们获取更多信息
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真实世界数据显示药用量和实验结果
Jamison等人(2022年)Pifizer想获取Apisaban使用肥胖病人的全景证据,特别是关于极端体重对药效学(PK)、药效学(PD)、效率和安全性直接口服抗coa撰文者想了解关于这个题目发布的信息全景,以便更好地了解Apixaban真实世界效果,无论有无关联频发的肥胖病人(例如非valvulal复元化)IQVIANLP用于搜索PubMed相关出版物,并带搜索策略包含三大标准:a参axaban或相关药某种形式的肥胖症表示支持axaban标签NLP为使用广义同义词,以及与药物改善疾病关系(而非引起不良事件)和研究中人群上下文方法允许作者“综合审查”现有文献,为最终人工评审和合成提供最优基础作者得出结论说,肥胖不严重影响这些病人abexaban的功效、有效性或安全本结论支持经核准的美欧标签并着重指出无需对高权位病人进行剂量调整(前些共识指南建议)。
发现新药目标使用NLP和机器学习
汉字全数(2022年)使用机器学习模型并综合附加数据与开放目标平台以显示新药型“目标对疾病”关联目的是从机器学习模型中发现强定位假设作者综合多源数据(例如GeneOntology注解)并用三种机器学习模型将这些新数据特征与Open目标数据合并并转向NLP文献搜索并用IQVIANLP提取基因故障关联全景图解,并查询目前无经批准信号的可药基因和MESH疾病。 由此产生的正规结构化输出为机器学习结果提供有效验证使用此工作流,作者生成超过1200目标标识组合得到ML和NLP输出支持,这些输出有可能构成药物发现程序基础
评估全基因组关联研究变异校验
第三例Alsheikh等公司(2022年)abVie使用基于NLP文本挖掘和人工整理综合方法理解GWAS实验验证系统审查识别309验证非编码变异GWAS用于识别与特定疾病或特征相联的基因GWAS检验一组人的整个基因组,寻找与非该类人相比在有某种疾病者中更频繁发生的变异
GWAS使用超过15年,作者想审查文献研究证明实验中发现的变异MEDLINE目前有大量研究 作者发现超过36k论文相关多到手工审查并用自然语言处理和文法挖掘确保系统识别相关验证文章这种方法允许他们自动筛选一组潜在相关论文并编集1454文章供人工审查。 从全面审查中,他们识别出300多经验证GWAS变异物,规范130个人类疾病特征的252基因这些结果支持GWAS发现转化成疾病机制并因此实现新式治疗的潜力
论文添加页面正文使用IQVIANLP转换非结构化文本成结构化输出以有效评审和决策支持NLP使你能够处理大容量文本,使用套工具(理论学、语言模式学、化学识别学、regex等)并解锁丰富的科学和临床内容上文审查的论文显示,NLP是文献研究的关键工具,用户可全面系统了解已经发布的内容并得出新结论
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多数研究站在巨人肩上以他人工作为基础为当前研究和决策提供参考然而,广度不断扩大的科学和生物医学文献意味着全面评估特定专题知识状况具有挑战性。必威手机APP药厂和医科院内, 科学家和临床医生正在寻找技术革新, 以提供有效策略审查文献使用自然语言处理系统化或定向文献审查不是一个新概念,但随着该方法被广泛接受而越来越常见NLP将文档和数据库中非结构化文本转换为正规化结构化数据,适合评审、分析、可视化或机器学习模型必威手机APPPharma和保健组织使用IQVIANLP(原语言学)搜索文献从轮椅到床边使用案例,目标发现、生物标志、安全性、临床结果、医疗事务甚至帮助病人治疗
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发现新药目标使用NLP和机器学习
汉字全数(2022年)使用机器学习模型并综合附加数据与开放目标平台以显示新药型“目标对疾病”关联目的是从机器学习模型中发现强定位假设作者综合多源数据(例如GeneOntology注解)并用三种机器学习模型将这些新数据特征与Open目标数据合并并转向NLP文献搜索并用IQVIANLP提取基因故障关联全景图解,并查询目前无经批准信号的可药基因和MESH疾病。 由此产生的正规结构化输出为机器学习结果提供有效验证使用此工作流,作者生成超过1200目标标识组合得到ML和NLP输出支持,这些输出有可能构成药物发现程序基础
评估全基因组关联研究变异校验
第三例Alsheikh等公司(2022年)abVie使用基于NLP文本挖掘和人工整理综合方法理解GWAS实验验证系统审查识别309验证非编码变异GWAS用于识别与特定疾病或特征相联的基因GWAS检验一组人的整个基因组,寻找与非该类人相比在有某种疾病者中更频繁发生的变异
GWAS使用超过15年,作者想审查文献研究证明实验中发现的变异MEDLINE目前有大量研究 作者发现超过36k论文相关多到手工审查并用自然语言处理和文法挖掘确保系统识别相关验证文章这种方法允许他们自动筛选一组潜在相关论文并编集1454文章供人工审查。 从全面审查中,他们识别出300多经验证GWAS变异物,规范130个人类疾病特征的252基因这些结果支持GWAS发现转化成疾病机制并因此实现新式治疗的潜力
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