一个数据集用于将日本药物映射到RxNorm标准概念中的数据集
Eizen Kimura1, Yukinobu Kawakami1, Shingo Inoue2
1Department of Medical Informatics, Medical School of Ehime University, Toon, Ehime, Japan.
一个大型语言模型 (LLM) 成功将日本制药术语映射到RxNorm,克服了将日本真实世界数据 (RWD) 整合到观察医疗结果伙伴关系共同数据模型 (OMOP CDM) 的挑战. 这有助于国际研究,并支持与毒品有关的研究.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 观察性健康数据科学数据科学
- 药物监督 药物监督 药物监督
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 国际研究依赖于标准化数据格式,如观察医学结果伙伴关系共同数据模型 (OMOP CDM) 和RxNorm.等术语.
- 由于国内术语不兼容和各种各样的制药产品,日本的真实世界数据 (RWD) 在国际上未得到充分利用.
- 将日本制药术语映射到RxNorm对于将日本RWD纳入全球研究计划至关重要.
研究的目的:
- 开发一种使用大型语言模型 (LLM) 将日本制药术语映射到RxNorm的方法.
- 为制药流行病学,药物经济学和临床决策支持领域的研究人员创建一个有价值的数据集.
- 为了使日本RWD在大型国际观测研究中使用.
主要方法:
- 使用大型语言模型 (LLM) 来对日本制药数据进行基于成分的映射到RxNorm.
- 进行了以采样为基础的评估,以确认LLM识别的映射候选人的准确性.
- 与药剂师和医疗信息学研究人员一起验证了LLM生成的映射.
主要成果:
- 成功生成了日本制药术语的基于成分的映射到RxNorm.
- 该LLM在识别潜在的映射候选人方面表现出高度准确性.
- 由此产生的数据集包括向药物,翻译名称,LLM建议和参考数据.
结论:
- 基于LLM的术语映射对于将日本制药数据集成到国际研究标准中是有效的.
- 这项工作促进了日本RWD在药理流行病学,药理经济学和临床决策支持方面的利用.
- 开发的数据集和方法支持NLP和机器学习在健康术语映射中的进步.
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