Drug prescription support in dental clinics through drug corpus mining

The rapid increase in the volume and variety of data poses a challenge to safe drug prescription for the dentist. The increasing number of patients that take multiple drugs further exerts pressure on the dentist to make the right decision at point-of-care. Hence, a robust decision support system will enable dentists to make decisions on drug prescription quickly and accurately. Based on the assumption that similar drug pairs have a higher similarity ratio, this paper suggests an innovative approach to obtain the similarity ratio between the drug that the dentist is going to prescribe and the drug that the patient is currently taking. We conducted experiments to obtain the similarity ratios of both positive and negative drug pairs, by using feature vectors generated from term similarities and word embeddings of biomedical text corpus. This model can be easily adapted and implemented for use in a dental clinic to assist the dentist in deciding if a drug is suitable for prescription, taking into consideration the medical profile of the patients. Experimental evaluation of our model’s association of the similarity ratio between two drugs yielded a superior F score of 89%. Hence, such an approach, when integrated within the clinical work flow, will reduce prescription errors and thereby increase the health outcomes of patients

Exploration d’articles scientifiques sur les maladies rares pour l’extraction d’informations

Les maladies rares constituent un sujet peu connu du grand public. Néanmoins, malgré leur nom, un grand nombre de personnes sont affligées par une ou plusieurs d'entre elles. La recherche sur près de sept mille maladies rares est insuffisante, et même si certains travaux ont été réalisés pour exploiter les publications scientifiques et extraire des informations pertinentes, les connaissances sont très difficiles à obtenir pour la population en général. Ce document présente un nouveau système qui tente d'aborder l’extraction des connaissances sur les maladies rares dans les publications scientifiques. En particulier, nous nous concentrons sur la tâche d'extraire automatiquement les symptômes de maladies rares à partir de publications avec une nouvelle approche utilisant un algorithme de reconnaissance d'entité nommée (NER) basé sur la statistique numérique Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). L’approche envisagée permet d’atteindre un F-score de 17.17% avec une évaluation sur près de 3000 maladies rares, ce qui représente un progrès dans le cadre de l’extraction de symptômes de maladies rares à partir de publications scientifiques. Ce mémoire est séparé comme suit. Le premier chapitre introduira le contexte, les motivations, le problème de recherche, les contributions et la méthodologie. Le second chapitre est une revue de littérature qui présentera les travaux pertinents de ce travail de recherche et permettra de définir la direction prise par ce projet par rapport au sujet des maladies rares. Le troisième chapitre introduira les étapes, les concepts ainsi que les termes importants à définir dans le cadre d’un projet de « text mining ». Le quatrième chapitre décrira les différentes contributions du travail de recherche en précisant les éléments extraits, les sources de données et les algorithmes utilisés (TF-IDF modifié), sans oublier la description de l’outil développé et la phase d’expérimentation. Enfin, le dernier chapitre conclura ce travail de recherche par une revue des contributions, les limites du travail de recherche, les travaux futurs envisageables et une conclusion personnelle sur le projet de recherche

Una herramienta basada en terminologías estandarizadas para la anotación semántica de información textual

El objetivo de esta tesis es el diseño e implementación de técnicas léxicas, sintácticas y semánticas que permitan aprovechar al máximo los recursos de conocimiento disponibles para mejorar la extracción y el análisis de la información relevante contenida en las publicaciones científicas