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医药大数据文献资料
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基于医药大数据的药品不良反应信号挖掘探讨
介绍了传统药品不良反应信号发现的主要途径及应用,描述了基于医药大数据进行药品不良反应信号挖掘的研究进展,简述了医药大数据背景下运用机器学习技术进行药品不良反应预测的方法及应用,提出深度学习作为机器学习中一项快速崛起的技术,将会成为未来研究热点,其可能为药品不良反应信号挖掘与临床合理用药提供有益的思路.
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药物－疾病关系预测：一种推荐系统模型
目的：药物重定位是指发掘已有药物新的治疗作用，然而具有潜在治疗作用的药物－疾病往往隐藏在数以百万计的关系对中。该研究基于医疗大数据分析，预测具有潜在治疗关系的药物－疾病关系对。方法将社交网络中推荐系统模型应用于药物重定位研究，并假设具有相似化学结构的药物可能具有相似的适应症。从开源数据库收集已知药物－疾病的治疗关系、副作用关系以及药物和疾病特征描述符，计算得到药物－药物的相似度和疾病－疾病相似度，再构建推荐模型将上述信息融合，并预测具有潜在治疗关系的药物－疾病，终得到预测关系对的排序列表。结果列表排名前500的关系对中，有12．8％得到临床实验支持或综述报道，20％得到模式生物实验或细胞实验支持。结论相比于已有分类模型和随机抽样结果，本模型可明显提高具有潜在治疗作用药物－疾病的富集程度。
