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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 정교민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000001342 |
과제고유번호 | 1711087240 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 약물 위해 정보.기계학습.빅데이터. |
연구개요
본 연구에서는 양질의 의료 빅데이터를 기반으로, 기존에 알려지지 않았던 약물 위해 정보를 검출하는 기계학습 기법의 개발을 목적으로 한다. 이는 시판 후 약물의 위해에 대한 정보를 수집, 탐지, 평가하여 대응하는 약물 감시 활동중 실마리 정보탐지 과정으로서, 약물의 부작용 또는 부작용의 치료 약물과 같이 약물과의 인과관계 가능성을 갖는 다양한 정보(실마리 정보)를 빠르고 효율적으로 선별하기 위함이다. 이를 통 해 속도와 효율성이 떨어지는 기존의 실마리 정보 탐지 기법의 한계를 극복하고 대규모 데이터에 대한 확장성을 갖추
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