| アイテムタイプ |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2025-10-07 |
| タイトル |
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タイトル |
Natural Language Processing-Based Approach to Detect Common Adverse Events of Anticancer Agents from Unstructured Clinical Notes: A Time-to-Event Analysis |
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言語 |
eng |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
adverse event (AE) |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
natural language processing (NLP) |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
time-to-event analysis |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
anticancer agents |
| 資源タイプ |
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資源タイプ |
conference paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
| 著者 |
Tsuchiya, Masami
Shimamoto, Kiminori
Kawazoe, Yoshimasa
Shinohara, Emiko
矢田, 竣太郎
若宮, 翔子
Imai, Shungo
Kizaki, Hayato
Hori, Satoko
荒牧, 英治
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This study assessed the effectiveness of natural language processing (NLP) in detecting adverse events (AEs) from anticancer agents by analyzing data from over 39,000 cancer patients. A specialized machine learning model identified known AEs from anticancer agents like capecitabine, oxaliplatin, and anthracyclines, revealing a significantly higher incidence in the treatment groups compared to non-users. While the NLP approach effectively detected most symptomatic AEs requiring manual review, it struggled with rarely documented conditions and commonly used clinical terms. Overall, the method shows promise for automated AE detection in medical records, particularly for symptoms without laboratory markers or diagnosis codes. |
| 書誌情報 |
en : Proceedings of the 20th World Congress on Medical and Health Informatics
巻 329,
p. 703-707,
ページ数 5,
発行日 2025-08-19
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| 会議情報 |
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会議名 |
MEDINFO 2025 |
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主催機関 |
Taiwan Association for Medical Informatics (TAMI) |
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開始年 |
2025 |
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開始月 |
08 |
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開始日 |
09 |
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終了年 |
2025 |
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終了月 |
08 |
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終了日 |
13 |
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開催期間 |
2025-08-09 - 2025-08-13 |
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開催地 |
Taipei, Taiwan |
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開催国 |
TWN |
| 出版者 |
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出版者 |
IOS Press |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
1879-8365 |
| 出版者版DOI |
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関連タイプ |
isReplacedBy |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.3233/SHTI250931 |
| 出版者版URI |
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関連タイプ |
isReplacedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI250931 |
| 権利 |
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権利情報Resource |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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権利情報 |
© 2025 The Authors. This article is published online with Open Access by IOS Press and distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License 4.0 (CC BY-NC 4.0). |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
NA |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Science and Technology Agency (JST) |
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研究課題番号 |
JPMJCR22N1 |
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研究課題名 |
リアルワールドテキスト処理の深化によるデータ駆動型探薬 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
National Center for Global health and Medicine (NCGM) |
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研究課題番号 |
JPJ012425 |
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研究課題名 |
Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program (SIP) on “Integrated Health Care System” |
