药物性肝损伤自动监测与评估系统的研发与应用-临床诊疗知识库

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作者：

艾超；冀召帅；张雅鑫；刘岸；周学思；陈忠昊；吴及

来源：

中国药房 2023 年 34卷 19期

标签：

药物性肝损伤自然语言处理技术自动监测与评估系统不良反应因果关系评价 drug-induced liver injury natural language processing surveillance and assessment system adverse drug reactions causality evaluation

目的建立药物性肝损伤(DILI)自动监测与评估系统(DILI-SAS),提升临床DILI的诊断效率.方法利用自然语言处理技术对全部住院病历数据进行挖掘和利用,并结合Roussel Uclaf因果关系评价法(RUCAM)构建DILI-SAS.对2022年8月-2023年1月期间在清华大学附属北京清华长庚manbet官网登录住院的19 445例患者病历进行检测,验证系统性能并人工分析DILI患者基本资料及第一怀疑药物分布情况.结果 DILI-SAS整体准确率为91.95

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