1 / 2
文档名称:

检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。检测联合用药不良反应信号的数据挖掘方法研究及计算机实现的综述报告随着现代医学的发展,越来越多的药物被开发出来,用于治疗疾病。然而,随之而来的问题就是药物混合使用可能会导致不良反应,对人体健康造成影响。为了提高药物治疗效果,降低不良反应的发生率,需要进行联合用药不良反应信号的检测和分析。本文将介绍数据挖掘方法,对于联合用药不良反应信号的检测和分析起到了重要的作用。同时,本文还将介绍计算机实现的综述,总结现有的软件工具和数据库,以方便研究人员进行相关研究。一、数据挖掘方法的介绍数据挖掘是一种从大规模数据集中提取信息的技术。在联合用药不良反应信号的检测和分析中,数据挖掘可以通过分析临床试验数据、药品不良反应报告和医疗保险数据等途径,发现药物联合使用可能导致的不良反应。数据挖掘方法主要包括分类,聚类,关联规则和时序分析。其中,分类是将数据分为有限数量的类别的过程,适用于预测药物剂量和潜在的不良反应的分类等。聚类是将数据集中的数据分为具有相似性的组的过程,适用于发现药物剂量和疾病关联性等。关联规则是在数据集中发现药物之间的关系和规律的过程,适用于发现药物之间的相互作用等。时序分析是对时序数据进行建模和预测的过程,适用于检测药物的剂量和不良反应之间的因果关系。二、计算机实现的综述在联合用药不良反应信号的检测和分析中,计算机实现起到了重要的作用。现有的软件工具主要包括OpenVigil和AERSMine等。OpenVigil是一个基于Web的工具,它使用由美国国家医学图书馆(NLM)提供的药物不良反应报告系统(AERS)数据进行数据挖掘和分析。AERSMine是一个使用网格计算和分布式计算技术的数据挖掘框架,在多个数据源中进行药物联合使用的分析。此外,还有一些药物数据库如DrugBank和SIDER,在联合用药不良反应信号的检测和分析中也扮演着重要的角色。三、结论联合用药不良反应信号的检测和分析是一项艰巨而重要的工作,需要发挥数据挖掘和计算机实现的重要作用。本文简要介绍了数据挖掘方法和计算机实现的综述,为后续的相关研究提供了重要的参考资料。未来,我们有望看到更多的相关研究工作出现,使我们更好地理解药物联合使用可能导致的不良反应,并为预防和治疗不良反应提供更精准的参考。