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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이형기 |
참여연구자 | 정교민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 식품의약품안전처 Ministry of Food and Drug Safety |
등록번호 | TRKO202200005039 |
과제고유번호 | 1475012210 |
사업명 | 차세대의료제품평가기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-07-23 |
키워드 | 이상사례.약물이상반응.자연어처리.인공지능.분석.adverse event.drug adverse reaction.natural language processing.artificial intelligence.analysis. |
연구의 목적
국내 의약품이상사례보고체계(KAERS)에서 수집된 이상사례 상세서술 자연어 자료에서 의약품 안전성 정보를 자동으로 추출하는 안전성 정보 추출 자연어처리 모델을 개발하며, 의약품 안전성 평가에 활용하는 KIDS-KD에 통합 가능한 형태로 자연어 상세서술에서 의약품 안전성 정보를 추출 및 구조화
연구 내용
· 임상정보 추출을 위한 이상사례 보고 자료의 확보 및 정제
1. 연구수행을 위한 자연어 상세서술 자료 확보 및 개인정보 비식별 알고리즘 개발
2. 자연어처리 모델 추출 대상 정보 선정
Purpose
1. Development of natural language processing model that automatically extracts drug safety information from the detailed description of adverse events collected from Korea Adverse Event Reporting System (KAERS)
2. Extraction of drug safety information from detailed text-data in a form
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