【摘 要】
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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
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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。
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