Группе российских ученых удалось научить нейронную сеть анализировать жалобы и мнения в соцсетях. Полученные данные помогут в изучении влияния лекарственных препаратов на организм человека.
Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Московского физико-технического института (МФТИ).
Хотя ученые часто используют интеллектуальный анализ текстов (text mining) в социальных сетях для перепрофилирования лекарств, мало кто сопоставлял пользовательские фразы с профессиональными терминами. Задача сопоставления упомянутого пользователем заболевания с конкретным медицинским термином называется нормализацией медицинских концептов.
«Группа российских исследователей обучила нейронную сеть анализировать мнения пользователей соцсетей об эффектах лекарств. Основной целью ученых было преодолеть терминологический разрыв между пациентами и профессионалами в области здравоохранения», — говорится в сообщении на сайте вуза.
Сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Валентин Малых пояснил, что в своей работе ученые сфокусировались на мнениях пациентов о влиянии лекарств. В частности, они обучили нейронную сеть превращать текст, написанный обывателями (например, «не могу заснуть всю ночь» или «слегка кружится голова«), в формальный медицинский язык (к примеру, «бессонница» и «головокружение» соответственно).
Сложность задачи заключалась в том, что профессиональная медицинская лексика редко совпадает с повседневной — сообщения пользователей могут вообще не пересекаться с медицинскими терминами. По мнению авторов работы, улучшение точности интеллектуального анализа сообщений пациентов в социальных сетях поможет в изучении влияния лекарств на организм, повторного назначения лекарств и понимания их эффектов в контексте других факторов, таких как одновременный прием разных препаратов, диеты и образа жизни.
В исследовании принимали участие ученые Казанского федерального университета (КФУ), НИЦ «Курчатовский институт», Первого МГМУ имени И. М. Сеченова, Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В. А. Стеклова РАН (ПОМИ РАН) и Московского физико- технического института (МФТИ). Работа была поддержана грантом Российского научного фонда. Результаты опубликованы в Journal of Biomedical Informatics.
[irp]