医学信息学助力药品不良反应监测：从数据挖掘到智能识别

医学信息学助力药品不良反应监测：从数据挖掘到智能识别

药品不良反应监测是确保公众用药安全的重要环节。通过收集、评估和控制药品使用中出现的不良反应，降低潜在风险。2023年，我国在药品不良反应监测领域取得了显著进展，全国共收到药品不良反应/事件报告241.9万份，每百万人口平均报告数达1716份，县级地区覆盖率达98.5%。这些数据的背后，离不开医学信息学的有力支撑。

医学信息学是将信息科学、计算机科学与医学相结合的交叉学科，通过数据挖掘、自然语言处理等技术，从海量医疗数据中提取有价值的信息。在药品不良反应监测领域，医学信息学的应用正日益广泛，不仅提高了监测效率和准确性，还为药品监管和临床用药提供了科学依据。

数据挖掘：发现潜在风险的“显微镜”

数据挖掘技术可以从大量数据中发现隐藏的模式和关联，是药品不良反应监测的重要工具。常用的挖掘算法包括频数分析、关联规则挖掘、分类算法和贝叶斯网络等。

• 频数分析：通过计算不同药物-不良反应组合的出现次数，发现潜在的关联。例如，如果某药物在多个病例中出现相同的不良反应，这种关联可能具有统计学意义。
• 关联规则挖掘：发现药物与不良反应之间的潜在联系。例如，使用某药物后出现某种不良反应的概率较高，这种关联可能具有临床意义。
• 分类算法：如逻辑回归、支持向量机和决策树等，可以帮助预测患者是否会出现某种不良反应。
• 贝叶斯网络：基于概率的图形模型，可以预测患者的不良反应风险。

这些方法相互补充，为药物选择提供全面信息，帮助医生了解药物与不良反应的关系，提高用药安全性和有效性。

自然语言处理：解读医疗文本的“翻译官”

自然语言处理（NLP）技术在药品不良反应监测中发挥着重要作用。医疗文本，如电子病历、临床报告等，包含了大量关于药品使用和不良反应的宝贵信息。然而，这些信息往往以自然语言形式存在，难以直接用于数据分析。

中南大学湘雅三医院阳国平教授团队在这一领域取得了重要突破。他们开发了一个基于NLP的ADR事件智能识别系统，该系统能够有效识别医疗文本中的药品不良反应事件。针对汉语NLP研究起步晚、缺乏相关语料的问题，团队进行了大量临床语料标注工作，并结合深度学习和知识图谱技术，构建了稳健的识别系统。这一成果为药物安全性研究提供了强大工具，相关技术方案已获得国家专利授权。

2024年，多个由中国药品监督管理研究会立项的研究课题正在推进，展现了医学信息学在药品不良反应监测中的创新应用。

• 大语言模型在药物警戒数据处理的应用研究：通过探索自然语言处理和机器学习的工作原理，挖掘大语言模型在处理非结构化安全性医学信息的潜力，以提升不良反应个例报告的识别、处理和审阅效率。
• AI+UDI在医疗器械不良事件监测中的应用研究：提出将AI技术与医疗器械唯一标识（UDI）结合，应用于智慧监管和智慧填报，提升审核与填报的效率与质量。
• 医疗机构主导的药品使用监管共治机制研究：通过构建高警戒和重点监控目录，明确药品风险环节，推动形成行业标准和规范。

随着技术的不断发展和数据的不断积累，医学信息学将在药品不良反应监测中发挥更加重要的作用。未来，我们可以期待：

• 更精准的预测模型：通过深度学习等先进技术，提高不良反应预测的准确性和前瞻性。
• 更智能的监测系统：结合物联网和可穿戴设备，实现药品使用和患者反应的实时监测。
• 更广泛的跨领域合作：整合医疗、科研、企业等多方资源，构建药品安全监管的生态系统。

科技创新是推动药品安全监管现代化的关键力量。通过持续的研究和应用，医学信息学将为保障公众用药安全提供更强大的支持。