基于关联规则的ADR预警系统及实证研究.pdf

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1、20l2年第9期ScienceandTeememReseaTchdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2012．09．046基于关联规则的ADR预警系统及实证研究冯秀珍，贺小红，冯变玲(1．北京工业大学经济与管理学院，北京100124；2．西安交通大学医学院药学系，陕西西安710061)摘要：针对目前我国药品不良反应(ADR)预警的不足，基于数据立方的多维关联规则挖掘方法引入药品不良反应预警领域，提出基于关联规则的ADR预警系统框架，并结合药品不良反应自发呈报系统(SRSs)实际数据进行实证分析。根据支持度和置

2、信度，从药品和用药患者两个维度实现预警．为ADR预测预警问题提供一种新方法，为医生用药提供决策支持。关键词：药品不良反应；关联规则；预警系统中图分类号：TP3l1文献标识码：A文章编号：1000—7695(2012)09一Ol94—04SystemandEmpiricalStudyonAdverseDrugReactionWarningBasedORAssociationRuleFENGXiuzhen，HEXiaohong’FENGBianling。，(1．SchoolofEcenomicsandMauagemeufBeijing

3、UniversityofTechnology，Beijing100124Chian；2．DepartmentofPharmacy，CollegeofMedicine，Xi’anJiaotongUniversity，Xi’an710061，China)Abstract：Todealwiththecurrentinsufficiencyonadversedrugreaction(ADR)warninginourcountry，thepaperfirstlyintrodmredthemultidimensionalassociation

4、ruleminingmethodsbasedondatacubeintothefieldofwarningofADR，thenproposedthewarningsystemframeworkofADRbasedOilassociationrule，andfinallycarriedonanempiricalanalysiscombiningthedatafromADRspontaneousreportingsystems．Basedonthesupportandconfidence，thepaperre—alizedthewar

5、ningfimctionfromtwodimensionsofpatientsanddrugs，whichprovidedanewmethodfortheproblemofADRwarning．Thiswassignificantlymeaningfultoprovidesuppo~sforprescriptionOFttheillnessestreatments．Keywords：adversedrugreaction(ADR)；associationnile；warningsystem随着我国医药产业的发展以及大众用药水平的足

6、其需求。如统计预警方法主要针对定量指标，通提高，大量药品源源不断的进人市场，为疾病的治过设定警义、警限，以及报警区间或建立模型来进疗和诊断提供了更多的选择。但“是药三分毒”，行预警，但是无法涉及用药人群等多个维度因素。在治疗疾病的过程中，不可避免会发生一些或重或应用人工神经网络方法的预警系统具有自学习功能，轻的不良反应。世界卫生组织(WHO)对药品不良能够处理非线性模型，但是仍然偏重定量指标，无反应的定义是在正常用法和用量下，药物在预防、法处理定性指标对于ADR预警，效果不佳。文诊断、治疗疾病或调节生理功能时所发生意外的、献研究并

7、建立了基于BCPNN法和自发呈报系统与防治目的无关的不利或有害的反应。(SRS)数据库的药品不良反应信号检测算法模型，为探索和研究药品不良反应事件，我国的ADR应用Java语言开发了ADR信号检测与自动预警程监测网络覆盖了全国各地区药品监测中心、药品生序，但是该方法只能预测药品与不良反应之间的因产经营企业、医疗防疫机构等。截至2008年6月30果关系，并不能全面的预测药品、用药患者及不良日，ADR监测网络系统各级用户总数已经达到2．5反应之间的关联关系。万余个，并且每年监测到的药品不良反应数据也正为了解决上面系统的不足，本文将数据

8、挖掘中以成倍的数据增加t。的关联规则应用到ADR预警研究中，基于关联规则ADR主要涉及药品、不良反应现象和用药人群的支持度和置信度，设计预警策略，将定性属性与等多个维度，其产生原因的复杂性以及属性值的不定量值结合，建立预警系统模型，并基于SQLSe