面向社交网络的潜在药物不良反应发现

随着互联网的发展,社交网络中积累了大量的医疗健康领域的文本数据。该文利用基于信息熵的方法,从健康社交网络中的用药者评论数据中识别药物的潜在不良反应;同时,对于潜在药物不良反应,该文提出了基于Word2vec和Skip-gram模型的蛋白质关联紧密度函数,尽最大努力发现药物引起其“潜在”不良反应的证据链。实验证明,该方法用来寻求潜在药物不良反应证据链是有效的。