Pharmacogivilance consists in carefully monitoring drugs in order to re-evaluate their risk for people’s health. The sooner the Adverse Drug Reactions are detected, the sooner one can act consequently. This thesis aims at discovering such reactions in electronical health records under the constraint of lacking annotated data, in order to replicate the scenario of the Regional Center for Pharmacovigilance of Nice. We investigate how in a semi-supervised learning design the unlabeled data can contribute to improve classification scores. Results suggest an excellent recall in discovering adverse reactions and possible classification improvements under specific data distribution. / Läkemedelsövervakningen består i kolla försiktigt läkemedlen så att utvärdera dem för samhällets hälsa. Ju tidigare de läkemedelsrelaterade biverkningarna upptäcks, desto tidigare man får handla dem. Detta exjobb söker att upptäcka de där läkemedelsrelaterade biverkningarnna inom elektroniska hälsopost med få datamärkningar, för att återskapa Nice regionalt läkemedelelsöveraknings-centrumets situationen. Vi undersöker hur en halvväglett lärande lösning kan hjälpa att förbättra klassificeringsresultat. Resultaten visar en god återställning med biverknings-upptäckning och möjliga förbättringar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-305216 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Ohl, Louis |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:717 |
Page generated in 0.0318 seconds