Av naturen är hälso- och sjukvårdsdata mycket komplexa och omfattande. Å ena sidan ger det aldrig tidigare skådade möjligheter att identifiera dolda och okända relationer mellan patienter och behandlingsresultat, eller läkemedel och allergiska reaktioner för givna individer, representera och fråga stora nätverk dataset innebär betydande tekniska utmaningar. I denna forskning studerar vi användningen av Semantic Web och länkad datateknik för att identifiera läkemedelsinteraktion (DDI) information från allmänt tillgängliga resurser, och avgöra om sådana interaktioner observerades med hjälp av verkliga patientdata. Speciellt tillämpar vi länkade data principer och tekniker för att representera patientdata från elektroniska patientjournaler (EHR) på Mayo Clinic as Resource Description Framework (RDF) och identifiera potentiella läkemedelsinteraktioner (PDDI) för allmänt förskrivna kardiovaskulära och gastroenterologiska läkemedel. Våra resultat från proof-of-concept-studien visar potentialen att tillämpa en sådan metod för att studera patientens hälsoresultat samt möjliggöra genomstyrda läkemedelsbehandlingar och behandlingsinsatser.
Ett av de tidigaste dokumenten i denna riktning är REF som beskriver hur patienters EHR-data på Mayo Clinic representeras som Resource Description Framework (RDF) för att identifiera potentiella läkemedelsinteraktioner för allmänt förskrivna kardiovaskulära och gastroenterologiska läkemedel.
Using Linked Data for Mining Drug-Drug Interactions in Electronic Health Records
{'venue': 'Studies in health technology and informatics', 'journal': 'Studies in health technology and informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}