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Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED)

ISSN 2307-2113 (Digital)
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2012, Número 4

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Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED) 2012; 23 (4)


Reconocimiento y anotación de nombres de fármacos genéricos en la literatura biomédica

Gálvez C
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 37
Paginas:
Archivo PDF: 326.32 Kb.


PALABRAS CLAVE

fármacos genéricos, nombres de fármacos, reconocimiento de entidades biomédicas, interacciones farmacológicas.

RESUMEN

Este trabajo propone un sistema para la identificación y anotación de nombres de fármacos genéricos en textos biomédicos basado en modelos de estado-finito. El procedimiento presentado utiliza reglas de nomenclatura para fármacos genéricos, recomendadas por el Consejo United States Adoptated Names (USAN), que van a permitir la clasificación de los fármacos en familias farmacológicas, y una herramienta de ingeniería lingüística basada en tecnología de estado-finito. Por medio de una interfaz gráfica, se han construido analizadores capaces de identificar, clasificar y etiquetar nombres de fármacos genéricos, utilizando los afijos recomendados por USAN. El sistema consigue un 99,8 % de precisión y un 92 % de exhaustividad sobre una colección de 259 resúmenes de artículos científicos extraídos de la base de datos Medline. La combinación de reglas USAN y tecnología de estado-finito constituye un procedimiento eficaz para la detección, clasificación y etiquetado de nombres de fármacos genéricos.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Stockley I. Interacciones Farmacológicas. Barcelona: Pharma Editores; 2004.

  2. Amariles P, Giraldo NA, Faus MJ. Interacciones medicamentosas: aproximación para establecer y evaluar su relevancia clínica. Med Clín. 2007;129(1):27-35.

  3. Rodríguez-Terol A, Santos-Ramos B, Caraballo-Camacho M, Ollero-Baturone M. Relevancia clínica de las interacciones medicamentosas. Med Clín. 2008;130(19):758-59.

  4. Thomson Healthcare Micromedex. 2012 [citado: 13-07-2012]. Disponible en: http://www.micromedex.com

  5. Lexi-Comp, Inc. Lexi-interact. 2012 [consultado: 11-07-2012]. Disponible en: http://www.lexi.com

  6. Minh VL, McCart GM, Tsourounis C. An assessment of free, online drug-drug interaction screening programs (DSPs). Hospital Pharmacy. 2003;38(7):662-68.

  7. Hansten PD, Horn JR. Drug Interactions Analysis and Management. St. Louis: Facts and Comparations;2007.

  8. Rodríguez-Terol A, Caraballo M, Palma D, Santos-Ramos B, Molina T, Desongles T, Aguilar A. Calidad estructural de las bases de datos de interacciones. Farm Hosp. 2009;33(3):134-46.

  9. Cunningham H. Information Extraction, Automatic. Enclyclopedia of Language and Linguistics. Oxford: Elsevier;2005.

  10. Proux D, Rechenmann F, Julliard L. Detecting Gene Symbols and Names in Biological Texts: a First Step toward Pertinent Information Extraction. Proceedings of Genome Informatics. 1998;78-80.

  11. Thomas J, Milward D, Ouzounis C, Pulman S, Carroll M. Automatic extraction of protein interactions from scientific abstracts. Proceedings of the Pacific Symposium on Biocomputing. 2000;5:538-49.

  12. Friedman C, Kra P, Yu H, Krauthammer M, Rzhetsky A. GENIES: a natural-language processing system for the extraction of molecular pathways from journal articles. Bioinformatics. 2001;17(1):74-82.

  13. Hirschman L, Park C, Tsujii J, Wong L, Wu CH. Accomplishments and challenges in literature data mining for biology. Bioninformatics. 2002;18(12):1553-61.

  14. Hearst M. Untangling text data mining. Proceedings of ACL'99: the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistic. 1999;3-10.

  15. United States Adopted Names Council [citado: 12-07-2012]. Disponible en: http://www.ama-assn.org/ama/pub/physician-resources/medical-science/united-states-adopted-names-council/naming-guidelines/approved-stems.page?

  16. Jurafsky D, Martin J. Speech and language processing. An introduction to natural language processing, Computational linguistics, and speech recognition. New Jersery: Prentice-Hall; 2000.

  17. Karttunen L. Constructing lexical transducers. Proceedings of the 15th conference on Computational linguistics. Kyoto: Coling 94.1994;406-11.

  18. Rodríguez S, Carretero J. A formal approach to Spanish morphology: the COES tools. XII Congreso de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN). Sevilla: SEPLN. 1996;118-26.

  19. Siddiqui T, Tiwary US. Natural language processing and information retrieval. New Dehli: Oxford University Press; 2008.

  20. Brill E. Transformation-Based Error-Driven Learning and Natural Language Processing: A Case Study in Part-of-Speech Tagging. Computational Linguistics. 1995;21(4):543-65.

  21. Lavid J. Lenguaje y nuevas tecnologías. Nuevas perspectivas, métodos y herramientas para el lingüista del siglo XXI. Madrid: Cátedra; 2005.

  22. Rodríguez H. Técnicas básicas en el tratamiento informático de la lengua. Quark. Ciencia, Medicina, Comunicación y Cultura. 2000;19:26-34.

  23. Johnson CD. Formal aspects of phonological description. La Haya: Mouton; 1972.

  24. Koskenniemi K. Two-level morphology: a general computational model for word-form recognition and production. University of Helsinki: Department of General Linguistics; 1983.

  25. Hopcroft JE, Ullman JD. Introduction to Automata Theory, Languages and Computation. Reading, MA: Addison-Wesley;1979.

  26. Karttunen L, Kaplan RM, Zaenen A. Two-level morphology with composition. Proceedings of the 15th International Conference on Computational Linguistics. Nantes, France: Coling 92. 1992.

  27. Abney S. Partial parsing via finite-state cascades. Journal of Natural Language Engineering. 1996;2(4):337-44.

  28. Roche E, Schabes Y. Deterministic part-of-speech tagging with finite state transducers. Computational Linguistics. 1995;21(2):227-53.

  29. Silberztein M. NooJ Manual. 2002 [citado: 14-07-2012]. Disponible en: http://www.nooj4nlp.net

  30. Silberztein M. Complex Annotations with NooJ. Proceedings of the 2007 International NooJ Conference. Newcastle: Cambridge Scholars Publishing. 2008:214-27.

  31. Wilbur WJ, Hazard GF, Divita G, Mork JG, Aronson AR, Browne AC. Analysis of biomedical text for chemical names: a comparison of three methods Proceedings AMIA Annual Symposium. 1999;176-80.

  32. Rindflesch TC, Tanabe L, Weinstein JN, Hunter L. EDGAR: Extraction of drugs, genes and Relations from the biomedical Literature. Pacific Symposium on Biocomputing. 2000;5:514-25.

  33. Segura Bedmar I, Martínez P, Samy D. Detección de fármacos genéricos en textos biomédicos. Procesamiento del Lenguaje Natural. 2008;40:27-34.

  34. Hersh WR, Bhupatiraju RT. TREC genomics track overview, The Twelfth Text Retrieval Conference - TREC 2003;14-23.

  35. Hersh W, Bhupatiraju RT, Ross L, Johnson P, Cohen AM, Kraemer DF. TREC 2004 genomics track overview. The Thirteenth Text Retrieval Conference - TREC 2004;13-24.

  36. Tanabe L, Xie N, Thom LH, Matten W and Wilbur WJ. GENETAG: a tagged corpus for gene/protein named entity recognition. BMC Bioinformatics. 2005;6(Suppl. 1):S3.

  37. Hirschman L, Yeh A, Blaschke C, Valencia A. Overview of BioCreAtIvE: Critical assessment of information extraction for biology. BMC Bioinformatics. 2005;6:S1.




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