Исследование предлагает и валидирует framework на основе машинного обучения для автоматической идентификации профилактических назначений препаратов от стрессовых язв в неструктурированных клинических текстах. Модель CatBoost показала наилучшие результаты (F1=0.727 на уровне заметки), обеспечивая интерпретируемый инструмент предварительного скрининга для клинических фармацевтов.
