科学出版物から薬剤再利用の証拠を抽出するための自然言語処理システム

米国食品医薬品局に承認された200以上の非癌適応に対する一般用医薬品が、癌治療に対して有望であることが示されています。これらの薬は患者の安全な使用の長い歴史、低コスト、広範な入手可能性から、再利用は癌患者の予後を迅速に改善し、医療コストを削減するための大きな機会を表しています。多くの場合、癌に対する有効性の証拠は既に存在しますが、科学文献からそれを手動で抽出しようとするのは非常に困難です。この新たな応用論文では、PubMedの要旨から非癌の一般用医薬品の証拠を自動抽出するシステムを紹介します。我々の主な貢献は、次のモジュールから構成される証拠を取得するために必要な自然言語処理パイプラインを定義することです：クエリ、フィルタリング、癌タイプエンティティ抽出、治療関連分類、及び研究タイプ分類。我々のチームの専門知識を活かして、これらの専門的なドメイン特有のタスクのための独自のデータセットを作成します。最新の言語処理技術を活用して各モジュールで有望なパフォーマンスを得ており、今後の個々のコンポーネントの改善のためのベースラインアプローチとして扱う計画です。