Redes sociales para detectar los efectos adversos de los medicamentos

Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han desarrollado un método para detectar los efectos negativos de los medicamentos siguiendo en tiempo real la información sobre salud que generan los pacientes en redes sociales, como Twitter o blogs especializados. El prototipo analiza sus comentarios por medio de técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

Cada cinco segundos se realizan 170.000 búsquedas en Google sobre salud, lo que convierte a este campo en la tercera categoría más buscada, explican los investigadores. “Los ciudadanos generan ahora mucha información, de modo que las redes sociales pueden ser una valiosa fuente para descubrir efectos adversos de los medicamentos una vez el fármaco ha finalizado la fase de ensayos clínicos y empieza a comercializarse”, apunta una de las investigadoras, Isabel Segura Bedmar, del departamento de Informática de la UC3M. La gran cantidad de datos que deben almacenarse, su variedad y la velocidad con la que se ven modificados hacen de este un problema típico de big data.

SINC.

El prototipo que han creado estos científicos, en el marco del proyecto de investigación europeo TrendMiner, permite analizar los comentarios en redes sociales por medio de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Gracias a estas técnicas, las descripciones coloquiales de los pacientes se “traducen” a datos manejables en estudios comparativos que permitan la obtención de patrones, tendencias, etc.

“Estos datos pueden también combinarse con los obtenidos de otras fuentes, como son las historias clínicas electrónicas de los pacientes; en ellas aparece información muy útil sobre diagnósticos, tratamientos, etc., también descrita en gran parte en lenguaje natural, por lo que es necesario codificarla y convertirla en información estructurada con la que poder trabajar”, explica otra de las investigadoras, la profesora Paloma Martínez, del Laboratorio de Bases de Datos Avanzadas de la UC3M. [...]

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