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Adverse Drug Reaction Detection in Social Media by DeepLearning Methods

机译:深入的社交媒体中的不良药物反应检测学习方法

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摘要

Health-related studies have been recently at the heart attention of the media. Social media, such asTwitter, has become a valuable online tool to describe the early detection of various adverse drug reactions (ADRs).Different medications have adverse effects on various cells and tissues, sometimes more than one cell populationwould be adversely affected. These types of side effect are occasionally associated with the direct or indirect influenceof prescribed drugs but do not have general unfavorable mutagenic consequences on patients. This study aimed todemonstrate a quick and accurate method to collect and classify information based on the distribution of approved dataon Twitter.
机译:最近有与卫生相关的研究媒体的心脏关注。社交媒体,如Twitter,已成为一种有价值的在线工具,用于描述各种不良药物反应(ADR)的早期检测。不同的药物对各种细胞和组织产生不利影响,有时是多于一种细胞群会受到不利影响。这些类型的副作用偶尔会与直接或间接影响相关规定的药物,但对患者没有一般不利的致突变。这项研究旨在演示一种快速准确的方法,可以根据批准数据的分布来收集和分类信息在推特上。

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