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Development of an automated assessment tool for MedWatch reports in the FDA adverse event reporting system

机译:开发FDA不良事件报告系统中的MedWatch报告自动评估工具

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摘要

Objective: As the US Food and Drug Administration (FDA) receives over a million adverse event reports associated with medication use every year, a system is needed to aid FDA safety evaluators in identifying reports most likely to demonstrate causal relationships to the suspect medications. We combined text mining with machine learning to construct and evaluate such a system to identify medication-related adverse event reports.
机译:目的:由于美国食品和药品监督管理局(FDA)每年接受与药物用途相关的一百万个不良事件报告,需要一个系统来帮助FDA安全评估员识别最有可能表现出对可疑药物的因果关系的报告。我们将文本挖掘与机器学习组合以构建和评估此类系统以识别与药物相关的不良事件报告。

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