基于多源数据的药物不良反应数据挖掘研究

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1、分类号：R-05；G35单位代码：10183研究生学号：2015722039密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于多源数据的药物不良反应数据挖掘研究Multi-sourceDataBasedDataMiningofAdverseDrugReactions作者姓名：曹玉莹专业：医学信息学研究方向：药物信息处理与分析指导教师：王伟教授王丽伟副教授培养单位：公共卫生学院2018年6月基于多源数据的药物不良反应数据挖掘研究Multi-sourceDataBasedDataMiningofAdverseDrugReactio

2、ns作者姓名：曹玉莹专业名称：医学信息学指导教师：王伟教授王丽伟副教授学位类别：医学硕士答辩日期：2018年6月2日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体

3、已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关

4、权益。论文级别：■硕士□博士学科专业：医学信息学论文题目：基于多源数据的药物不良反应数据挖掘研究作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址（邮编）：作者联系电话：中文摘要基于多源数据的药物不良反应数据挖掘研究目的：利用网络分析、统计分析等方法和数据挖掘算法对文献数据、我国药物不良反应报告数据和AERS-DM进行数据挖掘，分析国内外降血脂药物不良反应发生的特点，发现降血脂药物的潜在不良反应。利用药物不良反应本体，实现基于国内外药物不良反应报告及中文文献数据挖掘结果的整合，得出国外已报告而国内尚未发现的潜在降血脂药物不良反应。

5、方法：（1）选取2012年万方医学网中的所有文献数据和维普数据库中的医药卫生类期刊的文献数据作为数据来源。利用Perl语言提取文献关键词，将同一篇文献中的关键词两两配对构建成关键词网络，再筛选出心血管药物子网络，然后整合OCVDAE本体，挖掘出潜在的药物不良反应。（2）从NCMI网站上下载降血脂药物使用数据和药物不良反应数据，对数据进行清洗，即提取不良反应术语、去除停用词并去重，然后基于OAE对数据进行规范化处理，使不良反应信息以规范化术语的形式表示，最后对降血脂药物不良反应发生的人口学特征、发生最多的不良反应以及严重不良

6、反应情况进行统计分析。（3）从AERS-DM中提取RxNorm编码的降血脂药物数据和MedDRA编码的不良反应数据，对国外降血脂药物不良反应发生情况进行统计分析，然后计算降血脂药物不良反应的PRR值，得到降血脂药物不良反应信号，并对发现的不良反应信号进行统计分析。（4）将来源于文献数据库和NCMI的数据中的药物信息映射到RxNorm编码上，同时将不良反应信息OAE术语映射到MedDRA编码上，实现挖掘结果的整合。在AERS-DM挖掘结果中，将与关键词网络和NCMI结果相同的数据删除，得到国内未报到而国外已经发现的降血脂药不

7、良反应信号。结果：本研究所构建的关键词网络中共含有380,684个结点，3,446,697对关键词。整合OCVDAE后心血管类药物子网络共包括111种心血管类药物，7,223个结点，13,148个关键词对（边），关键词对共现次数最多为81次。通过替米沙坦I及苯磺酸左旋氨氯地平两个案例证实了本方法的可行性，并发现多巴胺与静脉炎的发生具有关联。NCMI中共获得843例病例报告，涉及104种药物，其中单纯降血脂药物16种，相关报告76例，利用OAE对不良反应进行规范化处理及分类后，共得到4053条不良反应记录，分属于25个类别。

8、AERS-DM中16种降血脂药物涉及70,630不良事件报告，331,543条药物不良反应记录，涉及7,143种不良反应，共26类。通过对PRR值的计算，得到降血脂药物不良反应信号2008个。统计分析显示在国内外的不良反应报告中，男性比例均稍大于女性，在60-70岁年龄段引起不良反应最多，国内报告引起不