Det är viktigt att upptäcka den fullständiga säkerhetsprofilen för ett läkemedel under hela dess livscykel. De nuvarande systemen för säkerhetsövervakning har dock fortfarande betydande begränsningar. Syftet med vårt arbete är att visa på möjligheten att använda naturligt språkbehandling (NLP), den omfattande elektroniska hälsojournalen (EHR) och föreningsstatistik för säkerhetsövervakning. Design: Sammanfattningar av berättande utsläpp samlades in från det kliniska informationssystemet på Presbyterian Hospital i New York (NYPH). MedLEE, ett NLP-system, applicerades på samlingen för att identifiera läkemedelshändelser och entiteter som kan vara potentiella biverkningar (ADE). Samexisterande statistik med justerade volymtester användes för att upptäcka samband mellan de två typerna av enheter, för att beräkna föreningarnas styrkor och för att fastställa deras brytgränsvärden. Sju läkemedel/läkemedelsklasser (ibuprafen, morfin, warfarin, bupropion, paroxetin, rosiglitazon, ACE-hämmare) med kända ADE har valts ut för att utvärdera systemet. Etthundratrettiotvå potentiella ADE befanns vara förknippade med de 7 drogerna. Totalt sett var recall och precision 0,75 respektive 0,31 för kända ADE. Viktigt, kvalitativ utvärdering med hjälp av historisk roll back design föreslog att nya ADEs kunde upptäckas med hjälp av vårt system. Denna studie ger en ram för utveckling av aktiva, höggenomströmningssystem och prospektiva system som potentiellt skulle kunna avslöja läkemedelssäkerhetsprofiler under hela deras marknadslivstid. Våra resultat visar att ramen är genomförbar även om det finns vissa utmanande frågor. Såvitt vi vet är detta den första studien med hjälp av omfattande ostrukturerade data från EHR för säkerhetsövervakning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Wang m.fl. I REF föreslås en ram för automatiserad säkerhetsövervakning genom tillämpning av NLP- och föreningsstatistik om omfattande ostrukturerade kliniska data från EHR.
Active Computerized Pharmacovigilance Using Natural Language Processing, Statistics, and Electronic Health Records: A Feasibility Study
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}