基于HIS数据的住院人群癫痫发作自动监测模块的建立与优化
卢京川1
郭代红2
高奥2
伏安2
李超2
郭海丽2
王天琳2
石廷永3
1.解放军总医院医疗保障中心药剂科,北京100853;重庆医科大学药学院,重庆 4000162.解放军总医院医疗保障中心药剂科,北京1008533.北京康联达软件有限公司,北京 100028
摘要：目的:依托临床ADE主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ)构建住院人群癫痫发作自动监测模块,为癫痫发作大样本真实世界研究提供高效的数据挖掘工具.方法:搜集指南、文献、自发报告中与癫痫相关的描述词为初始关键词集,通过预实验对初始关键词集进行初筛分类,利用文本分类技术与决策树建立报警规则,利用ADE-ASAS-Ⅱ的自定义功能与屏蔽功能对模块进行调试,确定模块最佳设置.扩大监测样本量对模块进行验证,对阳性病例的人口学特征及发作原因进行统计描述.结果:以5557例经人工审查的住院患者为测试数据,对模块进行反复调试后,最终确定决策树各分支报警关键词共37个,标题屏蔽关键词12个,模块阳性预测值(PPV)为13.86％,召回率(R)为100.00％.监测我院2021年5月共14549例在院患者,通过纳排甄别得到90例癫痫发作患者,PPV为14.59％,发生率为0.62％,其中急性症状性癫痫发作53例,以强直阵挛发作为主,发作原因以神经系统肿瘤手术最为常见.结论:基于ADE-ASAS-Ⅱ建立的癫痫发作主动监测模块,可以高效、全面、快速的获取住院人群中的目标病例,能够为癫痫发作大样本真实世界研究提供可靠的文本数据挖掘工具.
关键词：癫痫发作数据挖掘自动监测决策树真实世界研究
分类号：R969.3(药理学)R971+.6(药品)
资助基金：军事医学创新工程重点项目(17CXZ010)评价研究专项(Y2021FH-YWPJ01)
论文发表日期：2022-08-25
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：6( 248-253 )
英文信息