药物不良反应信号产生的贝叶斯神经网络方法
欧J临床药物学．
1998年6月．
摘要
摘要目的:乌普萨拉监测中心代表世界卫生组织(世卫组织)国际药物监测合作规划47个国家持有的药物不良反应数据库包含近200万份报告。它是世界上最大的此类数据库，每季度新增约3.5万份报告。试图寻找新的药物不良反应信号的任务已经由一个专家小组执行，但有如此大量的材料，这项任务是艰巨的。我们开发了一种灵活的自动化程序，可以从背景数据中找到具有已知概率差异的新信号。
方法:数据挖掘，使用各种计算方法，已应用于各种学科。开发了一种贝叶斯置信传播神经网络(BCPNN)，它可以管理大型数据集，在处理不完整数据时具有鲁棒性，并且可以用于复杂变量。利用信息论，这种工具非常适合寻找与其他变量的药物不良反应组合，这些变量与存储数据的一般性或存储数据的一部分高度相关。该方法透明，便于检查，对不同类型的搜索具有灵活性。
结果:使用BCPNN，给出了一些时间扫描示例，展示了该技术在早期发现信号(卡托普利咳嗽)和避免数据库中常见药物和不良反应发生时的假阳性(地高辛痤疮;digoxin-rash)。还对BCPNN在季度更新中的常规应用进行了测试，显示1004种可疑药物不良反应组合达到了与一般情况差异的97.5%置信水平。其中307例是潜在的严重不良反应，其中53例与新药有关。后者中有12种没有记录在CD版的《医生案头参考》或《马丁代尔额外药典》中，也没有出现在《反应周刊》在线版中。
结论:结果表明，BCPNN可用于WHO国际药物监测规划数据集的重要信号检测。BCPNN将是一个非常有用的辅助专家评估非常大量的自发报告的adr。
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