基于医药大数据的药品不良反应信号挖掘探讨  

Signal mining for adverse drug reactions based on healthcare big data： methodology and applications

作　　者：赵霞[1] 陈瑶[2] 廖俊[2] 于锋[3] 林盛[1] 

机构地区：[1]天津大学管理与经济学部,300072 [2]中国药科大学理学院 [3]中国药科大学理学院基础医学与临床药学院

出　　处：《中华医院管理杂志》2017年第5期373-376,共4页Chinese Journal of Hospital Administration

基　　金：国家自然科学基金（81373482）

摘　　要：介绍了传统药品不良反应信号发现的主要途径及应用，描述了基于医药大数据进行药品不良反应信号挖掘的研究进展，简述了医药大数据背景下运用机器学习技术进行药品不良反应预测的方法及应用，提出深度学习作为机器学习中一项快速崛起的技术，将会成为未来研究热点，其可能为药品不良反应信号挖掘与临床合理用药提供有益的思路。This paper presented the conventional methods for signal detection of adverse drug reactions （ADRs） and their applications, the research progress in ADRs signal mining based on heahhcare big data, and briefed the methods and uses of ADRs prediction using machine learning technology in the era of heahhcare big data. The conclusion was that deep learuing, as a fast growing tool in machine learning, will become hotspot of research, expected to help with ADRs signal mining and rational clinical drug use.

关 键 词：药品不良反应 医药大数据 信号挖掘 机器学习技术 深度学习技术 

分 类 号：R95[医药卫生—药学]