基于文本分类技术的住院患者药源性***反应自动监测模块研究

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摘要：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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/88323X/201602/668375839.html

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