基于文本分类技术的住院患者药源性变态反应自动监测模块研究
王啸宇
郭代红
徐元杰
1.解放军总医院药品保障中心,北京,1008532.解放军总医院药品保障中心,北京,1008533.解放军总医院药品保障中心,北京,100853
摘要：目的：利用医疗电子病历中的文本信息开展住院患者用药安全性评价，为住院患者ADR监测提供新方法。方法：在已有的主动监测系统基础上，设计、开发基于文本分类技术的住院患者药源性变态反应自动监测模块，利用优质文本进行分类算法的机器学习。结果：完成包括事件配置器、特征词集、自然语言处理器、文本分类器、结果展示器5部分的主动监测模块的开发；试用于头孢哌酮舒巴坦用药患者的主动监测，结果显示629例患者中出现变态反应的阳性预测值达到44.44%（4/9），其真实世界发生率0.64%，与说明书中所列的发生率0.68%相近。结论：本研究建立了文本信息主动监测方法，阳性预测值可通过特征词集、分类规则的深入研究加以改善。
关键词：药品不良反应医疗电子病历自然语言处理文本分类技术
分类号：R95(药事管理)
资助基金：2014年全军后勤科研重点项目(BWS14R039)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 117-120 )
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