高 嵩 高月娟 朱仁英 王莉莉▲ 修艳丽 毕琳瑜

    1.牡丹江医学院护理学院，黑龙江牡丹江 157011；2.牡丹江医学院附属红旗医院药学部，黑龙江牡丹江 157011；3.牡丹江医学院附属红旗医院护理部，黑龙江牡丹江 157011

    数据挖掘(data mining，DM)是在海量、模糊且有干扰的随机数据中，自动选取隐藏在其中的潜在有用的知识的过程[1]。其原理复杂，算法多样，已广泛应用于医药领域。其中，在药品不良反应(adverse drug reaction，ADR)监测中更是被普遍运用。ADR 监测技术众多，近年来人们一直在致力于提升监测报告的数量和质量，扩大监测网络覆盖面，并逐步完善监测体系，逐渐从ADR 的被动监测过渡到ADR 的主动监测。本文将从DM 技术在ADR 监测的应用方面进行综述，以期为ADR 监测工作提供有意义的指导。

    1 ADR 监测的概述

    自1960年前后沙利度胺事件后，各国相继出现许多影响恶劣的事件，国外从设立监测报告制度、建立专门监测系统到药物警戒理念的应用，表明了ADR 监测正在逐步走向成熟。我国于1980年前后开始进行ADR 监测的工作，在京、沪、粤等地开始实施ADR 报告制度的试点。自1999—2019年，我国ADR监测网络共累计收到1519 万份的ADR 的报告，在2019年收到150 余万份报告，其中新的和严重的ADR 报告数近48 万份，占同期的31.5%[2]。面对这些情况，其解决的办法主要是应用自发呈报系统来发现ADR 信号。尽管该系统多有不足[3]，但其监测领域广、使用经济，是目前公认的主流的ADR 信号挖掘手段[4]。近年来，各国发现ADR 信号的方式已经由被动监测逐渐发展为主动监测，并设计开发了一系列的主动监测系统[5]，给药物安全提供了新的监测思路。各国研究者现已经将研究的焦点对准在ADR 监测上，为了改善传统报告方式的缺陷，研究者们将DM 技术用在ADR监测中，期望指导人们更安全和有效地应用药物。

    2 DM 技术在ADR 监测中的应用现状

    2.1 DM 技术

    DM 技术是从大数据中主动搜索隐藏于其中的特殊信息和知识的关联的过程[1]。其应用的流程是在经过初步信息收集以后将数据集成和清洗，再进行数据的规约，经过反复多次数据清洗后，进行数据转换，建立数据模型，选择算法对数据进行挖掘，最后进行结果的评估，并在验证和分析后对结果进行应用。DM的过程是需要经历多次重复的，若其中一个环节未达预期，都要退回到前一环节再次进行操作[1] ......