Отслеживание побочных эффектов лекарств через социальные сети

Видео: euronews hi-tech - Холестерин: правда и заблуждения

Сотрудники Мадридского университета имени Карлоса III (UC3M) разработали систему для отслеживания и анализа побочных эффектов лекарственных препаратов при помощи медицинских блогов и социальных сетей, таких как Twitter или Facebook.

Исследователи поясняют, что информация о здоровье – это практически треть активности пользователей в поисковой системе Google.

Каждые 5 секунд в этом поисковике вводится 170 000 запросов на тему медицины и здоровья.

Изабель Сегура Бедмар (Isabel Segura Bedmar), сотрудница отделения компьютерных наук и инжиниринга UC3M, говорит: «Каждый день пользователи генерируют огромное количество информации, поэтому социальные сети могут быть ценным источником данных о побочных эффектах лекарств, которые только что поступили в продажу и нуждаются в дальнейшем изучении. Это невероятное количество постоянно меняющихся данных – проблема, которую нужно решить».

Прототип, который удалось создать в рамках европейского исследовательского проекта TrendMiner, позволяет анализировать комментарии в социальных медиа при помощи компьютерной техники обработки естественного языка (NLP). Благодаря этому подходу целые разделы на медицинских форумах можно мгновенно «переводить» в пригодные для анализа данные, идентифицировать паттерны и тренды, выявлять новые побочные эффекты.



«Эти данные затем можно комбинировать с данными других источников, включая электронные медицинские записи пациентов из клиник, которые содержат массу полезной информации об основном и сопутствующем заболевании, назначенном лечении и др. Большая часть этой информации написана людьми на естественном языке, а это значит, что система должна будет снова переработать ее превратить в структурированную, пригодную для анализа информацию», - поясняет профессор Палома Мартинес (Paloma Mart nez) из лаборатории баз данных UC3M.

Прототип для обработки естественного языка содержит лингвистический процессор на базе технологии MeaningCloud компании Daedalus. Это коммерческая технология, которая предназначена для семантического анализа больших объемов данных. Система может сопоставлять упоминания о лекарственных препаратах с побочными эффектами, о которых говорили пользователи.



Когда системе задают задачу отслеживать данные об анксиолитиках, предположим, то она принимает во внимание не только упоминания об активных ингредиентах, но и обо всех имеющихся торговых наименованиях. Например, если нужно искать данные по всей этой группе, то она будет фильтровать сообщения не только со словами «лоразепам» или «диазепам», но и «Orfidal». Кроме того, система тут же отслеживает связь между названием препарата, его терапевтическими эффектами и побочными явлениями (скажем, Orfidal может вызывать тремор).

«Эта технология будет использоваться самими фармацевтическими компаниями для постмаркетинговых исследований. Они могут непрерывно собирать данные онлайн и, если подтверждается какой-либо серьезный побочный эффект, быстро примут меры. Сейчас на подобный анализ уходят месяцы», - комментирует Хосе Луис Мартинес Фернандес (Jos Luis Mart nez Fern ndez), консультант компании Daedalus и преподаватель в отделении компьютерных наук и инжиниринга UC3M.

Проблема побочных эффектов новых лекарств

Побочные эффекты лекарств на сегодняшний день остаются одной из самых больших проблем медицины. Побочные явления могут наблюдаться при приеме лекарственных препаратов даже в обычных терапевтических дозах.

Трудно поверить, но это причина смерти пациентов №4 в больницах Соединенных Штатов. С побочными эффектами лекарств в этой стране связано 15-20% больничных расходов! Масштаб проблемы заставляет власти и научные институты активно искать способы снижения риска.

Не секрет, что не все побочные эффекты удается обнаружить на этапе клинических испытаний препаратов, поэтому после выхода препарата на рынок он на протяжении нескольких лет остается под пристальным вниманием регуляторов.

Но проблема в том, что единственный способ сбора данных о непредвиденных побочных эффектах – это добровольные сообщения врачей или самих пациентов (в Испании пациенты могут делать это с июля 2012 года). Такая система крайне малоэффективна, поэтому принято считать, что вовремя удается выявить всего 5-20% непредвиденных побочных эффектов новых лекарств. Революционная разработка испанских ученых призвана решить эту проблему.