Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT


Autoria(s): Battistini, Riccardo
Contribuinte(s)

Moro, Gianluca

Data(s)

02/12/2021

Resumo

Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni. I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente. L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/24781/1/tesi_t_riccardo_battistini2_studio_unibo_it.pdf

Battistini, Riccardo (2021) Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8615/>

Idioma(s)

it

Publicador

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna

Relação

http://amslaurea.unibo.it/24781/

Direitos

cc_by_nc_sa4

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess end:2022-11-23

Palavras-Chave #Machine Learning,Natural Language Processing,Descriptive Text Mining,POIROT,Transformer #Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena
Tipo

PeerReviewed

info:eu-repo/semantics/bachelorThesis