Reconocimiento y anotación de nombres de fármacos genéricos en la literatura biomédica

• Autores: Carmen Gálvez
• Localización: Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud, ISSN-e 2307-2113, ISSN 1024-9435, Vol. 23, Nº. 4, 2012
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Recognizing and annotating generic drug names in biomedical literature
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• Resumen
  • español

    Este trabajo propone un sistema para la identificación y anotación de nombres de fármacos genéricos en textos biomédicos basado en modelos de estado -finito. El procedimiento presentado utiliza reglas de nomenclatura para fármacos genéricos, recomendadas por el Consejo United States Adoptated Names (USAN), que van a permitir la clasificación de los fármacos en familias farmacológicas, y una herramienta de ingeniería lingüística basada en tecnología de estado -finito. Por medio de una interfaz gráfica, se han construido analizadores capaces de identificar, clasificar y etiquetar nombres de fármacos genéricos, utilizando los afijos recomendados por USAN. El sistema consigue un 99,8 % de precisión y un 92 % de exhaustividad sobre una colección de 259 resúmenes de artículos científicos extraídos de la base de datos Medline. La combinación de reglas USAN y tecnología de estado-finito constituye un procedimiento eficaz para la detección, clasificación y etiquetado de nombres de fármacos genéricos.

  • English

    This paper proposes a system for identification and annotation of generic drug names in biomedical te xts based on finite-state models. The proposed procedure uses naming rules for generic drugs, recommended by the United States Adoptated Names (USAN) Council, allow the classification of drugs in drug families, and linguistic engine based on finite -state techniques. Through a graphical interface, we have built analyzers able to identify to identify, classify and assign annotations to generic drug names, using affixes recommended by USAN. The evaluation corpus consists of 256 Medline abstracts. The system ac hieves a 99.8% precision and 92% recall. The combination of rules USAN and finite -state technology is an effective procedure for the detection, classification and tagging of generic drug names.