KULLANICI YORUMLARIYLA İLAÇ YAN ETKİSİ TESPİTİ: TRANSFORMATÖR TABANLI DUYGU ANALİZİ ÇIKARIMI

Abstract

Sağlık alanında, özellikle ilaç incelemeleriyle ilgili olarak kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin artan hacmi, olumsuz ilaç reaksiyonlarını (ADR'ler) ve kullanıcı duygularını analiz etmek için önemli fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışmada, duygu analizi yapmak için ilaç yan etkileriyle ilgili kullanıcı yorumlarını içeren birleştirilmiş CADEC+ADE veri kümesini kullanıyoruz. Bu çalışma, bir hasta perspektifinden ilaçların etkisini daha iyi anlamak amacıyla kullanıcı geri bildirimlerinin olumlu ve olumsuz duygularının ‘yan etkisi var’ ya da ‘yan etkisi yok’ şeklinde ikili bir sınıflandırmasını içerir. Bunun için beş farklı yöntemin performansını değerlendiriyoruz ve karşılaştırıyoruz: BiLSTM BioBERT, MBERT, SVM ve XLM-R. SVM dışındaki diğer modeller biyomedikal metinler üzerinde önceden eğitilmiş transformatör tabanlı model oldukları ve biyomedikal terminolojiye ilişkin üstün anlayışları için kullanılırken, SVM karşılaştırma için klasik makine öğrenimi temellerini sağlar. Modeller, yan etkilerine ve algılanan etkinliğe odaklanarak, ilaçlarla ilgili kullanıcı tarafından bildirilen deneyimleri içeren birleştirilmiş CADEC+ADE veri kümesinde eğitildi ve değerlendirildi. Sonuçlar BioBERT modelinin %99,2 doğruluk değeriyle bu alan için duygu analizinde diğer tekil yöntemlerden daha etkili olduğunu ortaya koyuyor. Buna ek olarak BERT modelleri ile oluşturulan topluluk öğrenmesi modelinde ise %99,6 oranında doğruluk değeri elde edilmiş olup, bu yöntem ile en yüksek doğruluk oranına ulaşılmıştır.

Affiliated Institutions

• Marmara University TR
• Istanbul Arel University TR

Related Publications