Ανακάλυψη γνώσης από ιατρικά κείμενα
Creators: name: Ζαΐκης, Δημήτριος Τραϊανού
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ανακάλυψη Γνώσης
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Αλληλεπίδραση φαρμάκων
Knowledge Discovery
Natural Language Processing
Drug-Drug Interactions

description: Η βιοϊατρική έρευνα εξελίσσεται ταχύτατα, ιδίως στον τομέα της σχεδίασης και ανάπτυξης φαρμάκων. Ως εκ τούτου, πολλές προκλήσεις εμφανίζονται για τη μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη για την αντιμετώπιση του μεγάλου όγκου δεδομένων που παράγεται. Η εργασία αυτή με θέμα την ανακάλυψη γνώσης από ιατρικά κείμενα και ασχολείται με την ανακάλυψη αλληλεπιδράσεων μεταξύ φαρμάκων με χρήση μηχανικής μάθησης, για την βελτίωση της διαδικασίας σχεδιασμού και ανακάλυψης φαρμάκων όπως και την επαναχρησιμοποίηση φαρμάκων για νέες ασθένειες. Παρουσιάζεται ο τομέας και οι τεχνικές της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας σε κείμενα, όπως τα στάδια προεπεξεργασίας, η χρήση κατανεμημένων διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων και παρουσιάζονται οι γενικοί κανόνες προεπεξεργασίας. Αναλύεται η ιατρική βασισμένη στην τεκμηρίωση η οποία είναι μια προσέγγιση στην ιατρική πρακτική που αποσκοπεί στη βελτιστοποίηση της λήψης αποφάσεων, δίνοντας έμφαση στη χρήση στοιχείων από καλά σχεδιασμένη και καλά διεξαγόμενη έρευνα. Παρουσιάζεται ο κλάδος της σχεδίασης φαρμάκων που αποτελείται από τη διαδικασία εξεύρεσης νέων φαρμάκων βασισμένη στη γνώση ενός βιολογικού στόχου. Με την πιο βασική του έννοια, ο σχεδιασμός φαρμάκων περιλαμβάνει το σχεδιασμό μορίων που έχουν συμπληρωματικό σχήμα και φορτίο στον βιομοριακό στόχο με τον οποίο αλληλοεπιδρούν και συνεπώς θα δεσμευτούν σε αυτό. Τέλος, παρουσιάζεται η υλοποίηση και τα συμπεράσματα για την εξαγωγή αλληλεπιδράσεων φαρμάκων όπου αναλύονται οι τεχνικές, οι αλγόριθμοι και τα πειράματα για την επίτευξη της εξαγωγής φαρμακευτικών οντοτήτων και την κατηγοριοποίηση των σχέσεων (αλληλεπιδράσεων).
description: Biomedical research is evolving rapidly, especially in the field of drug design and development. Therefore, many challenges arise for machine learning and artificial intelligence to deal with the large amount of data generated. This work is about discovering knowledge from medical literature and deals with the discovery of interactions between drugs (Drug-Drug Interactions) using machine learning, to improve the process of drug design and discovery as well as drug repurposing. The field and techniques of natural language processing in texts, such as the pre-processing stages, the use of distributed word vector representations, as well as the general rules of pre-processing are presented. Evidence Based Medicine is analyzed, which is an approach to medical practice that aims to optimize decision-making, emphasizing the use of data from well-designed and well-conducted research. The field of drug design is presented, which consists of the process of finding new drugs based on the knowledge of a biological target. In its most basic sense, drug design involves the design of molecules that have a complementary shape and charge to the biomolecular target with which they interact and will therefore be bound to it. Finally, the implementation and conclusions are presented for the extraction of drug interactions (DDI) where the techniques, algorithms and experiments for the achievement of the extraction of pharmaceutical entities and the classification of relationships (interactions) are analyzed.