Mit dem Ziel, Nebenwirkungen von Medikamenten teilautomatisiert an die zuständigen Behörden melden zu können, haben wir eine Lösung entwickelt, die relevante Informationen aus Arztberichten extrahiert.
Überblick
Ziele
Automatische Extraktion von Informationen zu Patient, Reporter, angewendeten Medikamenten und allenfalls aufgetretene Nebenwirkungen aus Arztberichten, die in Fliesstext vorliegen. Dadurch soll ein teilautomatisiertes Reporting an die Behörden möglich werden.
Ausgangslage
Aktuell werden die Arztberichte in Tieflohnländern manuell verarbeitet, wobei die Qualität der extrahierten Informationen mangelhaft ist. Daraus resultieren hohe Kosten für die Pharmaunternehmen und Gefahren für die Patienten durch nicht entdeckte Nebenwirkungen.
Ergebnis
Mithilfe von Techniken aus den Bereichen Natural Language Processing und Machine Learning konnte ein Information Extraction System entwickelt werden, das insbesondere die Schlüsselattribute Medikamente und zugehörige Nebenwirkungen mit hoher Genauigkeit bestimmen kann. Durch Einsatz dieses Systems kann die manuelle Bearbeitungszeit deutlich reduziert werden.
Projektdetails
- Typ
- Forschungsprojekt
- Forschungsfeld
- Information Processing
- Hochschule/Institut
- Hochschule für Informatik FHNW / Institut für Data Science
- Partner
- conprocs
- Förderung
- Kommission für Technologie und Innovation KTI / Innosuisse
- Laufzeit
- 12 Monate
- Leitung
- Prof. Dr. Manfred Vogel
Tritt mit uns in Kontakt
Prof. Dr. André Csillaghy
- Telefon
- +41 56 202 76 85 (Direkt)
- andre.csillaghy@fhnw.ch
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