Detección de fármacos genéricos en textos biomédicos

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Título: Detección de fármacos genéricos en textos biomédicos
Título alternativo: Detecting generic drugs in biomedical texts
Autor/es: Segura Bedmar, Isabel | Martínez Fernández, Paloma | Samy, Doaa
Palabras clave: Reconocimiento de entidades biomédicas | Fármacos genéricos | UMLS | Biomedical named entities | Generic drugs
Fecha de publicación: abr-2008
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: SEGURA BEDMAR, Isabel; MARTÍNEZ FERNÁNDEZ, Paloma; SAMY, Doaa. "Detección de fármacos genéricos en textos biomédicos". Procesamiento del lenguaje natural. N. 40 (abr. 2008). ISSN 1135-5948, pp. 27-34
Resumen: Este trabajo presenta un sistema para el reconocimiento y clasificación de nombres genéricos de fármacos en textos biomédicos. El sistema combina información del Metatesauro UMLS y reglas de nomenclatura para fármacos genéricos, recomendadas por el consejo “United States Adoptated Names” (USAN), que permiten la clasificación de los fármacos en familias farmacológicas. La hipótesis de partida es que las reglas USAN son capaces de detectar posibles candidatos de fármacos que no están incluidos en UMLS (versión 2007AC), aumentando la cobertura del sistema. El sistema consigue un 100% de precisión y un 97% de cobertura usando sólo UMLS sobre una colección de 1481 resúmenes de artículos científicos de PubMed. La combinación de las reglas USAN con UMLS mejoran ligeramente la cobertura del sistema. | This paper presents a system for drug name recognition and clasification in biomedical texts. The system combines information from UMLS Metathesaurus and nomenclatura rules for generic drugs, recommended by United States Adoptated Names (USAN), that allow the classification of the drugs in pharmacologic families. The initial hypothesis is that rules are able to detect possible candidates of drug names which are not included in the UMLS database (version 2007AC), increasing, in this way, the coverage of the system. The system achieves a 100% precision and 97% recall using UMLS only. The combination of the USAN rules and UMLS slightly improves the coverage of the system.
Patrocinador/es: Este trabajo ha sido parcialmente financiado por los proyectos FIT-350300-2007-75 (Interoperabilidad basada en semántica para la Sanidad Electrónica) y TIN2007-67407-C03-01 (BRAVO: Búsqueda de respuestas avanzada multimodal y multilingüe).
URI: http://hdl.handle.net/10045/5032
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 40 (abril 2008)

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