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自动编码反事件Medra-时间扔出手册
2022年3月17日
在一个理想世界中,不良事件报告完全合用MedDRA标准医学术语处理所有提交监管文件,因此很容易报告和评估模式以通知安全决策对药厂外的人来说,这似乎可以实现捕捉产品安全剖面从来就没有这么简单过,原因很简单 负事件用自然语言报告 记者不是MedDRA编码器他们是护士、医生和病人,每个人都有独特的表达方式增加复杂性,这些记者比以往有更多可用报告路线,制造大量自然语言安全事件,必须完全捕捉和理解。
一负事件 多表达式
来说明问题 思考病人使用药后 如何描述经验可能他们会对医生说,“我头痛可怕,两天都睡不着。” 词头痛与MedDRA一对一匹配,所以它会自译自译自译无法入眠是无法理解的需要编译为Medra查找正确代码需要人工数据库搜索并占用宝贵时间-它可能耗时一分或更少,但单事件最长可耗时三十分钟认为在一些药厂中 约70%的不良事件 需要人工编码 充斥新报告永不停止
无法商谈病人安全 药厂无法维系人工报告无论是临床安全或后市场安全监控工作, 都需帮助构建系统综合相关数据视图你需要自然语言处理或NLP
利用内外部安全数据
今日NLP技术通过用自然语言有效读出不良事件报告并规范向MedDRA编解码表示即使单医学概念以多维方式表达报告,NLP也可以像人一样理解语言微分并正确编码事件
在NLP宇宙中,我们构建解决方案,理解我们所称形态变异或可预测词因语法变化(想词像病人/病人/病人/病人或取/图/使用NLP,我们可以提取每种使用的适当上下文并发词相匹配(像捕捉二大事件一样,今日NLP可捕捉常见拼错并适当编码使用环形环境而不人工干预
药厂接受这项超出人工减试范围技术后, 就会有一些强大的广义影响关键数据从非结构化文本生成并检索-内部安全报告、科学文献、个案安全报告、临床调查员手册、病人论坛、社交媒体、会议摘要约20%的数据结构化分析易易智能NLP遍历数十万页是目前捕捉其余80%的唯一可行方法通过解开全方位信息 病人体验产品,NLP提供 关键决策支持基本工具遍历药厂
使用案例:前50名药厂
安全产品生命周期NLP使用广度, 但我想集中研究一位客户使用NLP解决今天药厂常见挑战: 将不良事件逐字编译入MedDRA客户端前50名药厂中只有约30%的自译自译自译 即70%必须人工编解码客户在稀有疾病空间工作, 约90%的脚本都与众不同, 或人工编码器前未曾发现 未来也不会重复
进取NLP前, 多数公司在这种情况下会做的是创建异名列表 以捕捉不同但意义相同的词对这个客户来说 90%的逐字从不复发 创建这样一个表是高序并需要每半年维护Medra反转客户需要另一种解决办法
IQVIANLP团队与客户端合作部署获奖NLP提高自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译能力与医疗团队协作制作Medra映射图 并对比反事件和标识人工编码归根结底,我们能够翻倍自编码水平,从30%升至60%,极低不匹配水平结果,我们不仅提高编码一致性,而且降低医疗评价处理案例的风险
今日客户已思考下一版工具, 并思考如何与我们合作从NLP获取更多收益为此,我们正同他们合作创建Medra映射NLP工具,该工具可深入融入内部安全系统与工作流贝塔程序系统将学习每一次录入,使算法逐日改善这也是我们多次看到NLP客户的东西-一向客户展示NLP的能耐,他们便急于投入更多深度以真正转换方式管理数据
安全数据中隐含的意思是什么
加州大学伯克利分校教授Marti Hearst曾解释文本挖掘为计算机发现新知信息,即自动提取和关联信息以显示隐含意义我喜欢这个解释, 因为它直通NLP核心值: 建立关联并透露事实病人安全在药物生命史的各个阶段都至关紧要,用当今技术收集、分析数据并转换成可操作信息从不易
联系我们今天学习如何使用自然语言处理从多源综合信息,为商业决策提供证据,并识别那些从安全处理中驱动更高值的新联系