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人工智能在我国上市后药物警戒中的应用现状分析和启示
被引量：
3
1
作者
王涛
张琳
+2 位作者
王青
柳鹏程
沈传勇
《医药导报》
北大核心
2025年第4期560-564,共5页
药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分,对于保障公众用药安全至关重要。近年来,人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力。该文从药品上市后监管视角,系统介绍和分析了AI在药物警戒中...
药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分,对于保障公众用药安全至关重要。近年来,人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力。该文从药品上市后监管视角,系统介绍和分析了AI在药物警戒中的应用背景、在中国和国外上市后药物警戒中的探索应用现状,重点阐述了AI在中国的应用案例,以及伴随的问题和挑战等,以期为我国的药品上市后监管工作提供借鉴。目前,中国AI技术在药物警戒中的探索和应用刚刚起步,应该加大力度、加快速度。监管机构应积极制定并执行AI新技术在产品全生命周期的监管标准或相关指南,加强相关人员培训和人才培养与引进,积极推动监管机构、制药企业、科研院所及高校等开展紧密合作,共同推动AI技术在药物警戒领域的创新应用。
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关键词
人工智能
机器学习
药物警戒
个例安全性报告
上市后监管
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职称材料
基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱构建方法
2
作者
任韡
许燕
+4 位作者
王青
裴梓彤
王涛
刘颖
张业象
《医药导报》
北大核心
2025年第4期565-569,共5页
目的针对药品不良反应对患者健康的潜在威胁和传统监测方法的局限性,研究基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱的构建方法,推进药物警戒领域的智慧化升级。方法建立药品不良反应知识库,对知识库中的数据进行预处理,探索利用BERT-...
目的针对药品不良反应对患者健康的潜在威胁和传统监测方法的局限性,研究基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱的构建方法,推进药物警戒领域的智慧化升级。方法建立药品不良反应知识库,对知识库中的数据进行预处理,探索利用BERT-CRF模型识别并抽取出相关实体、关系及属性信息,结合规则方法和统计方法进行知识对齐,将知识融合后的数据存入Neo4j图数据库,构建药品不良反应知识图谱。结果基于建立的药品不良反应知识库,探索了通过知识驱动技术构建药品不良反应知识图谱的方法,为数据挖掘和基于知识图谱开发智能辅助系统工具打下了基础。结论基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱构建方法研究,为药物警戒领域的智慧化升级提供了新的视角和技术路径,对于提高药品安全性、保护患者健康、促进医药行业健康发展具有重要的理论和实际意义。
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关键词
药品不良反应
知识驱动
知识图谱
监管
智能化
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职称材料
题名
人工智能在我国上市后药物警戒中的应用现状分析和启示
被引量：
3
1
作者
王涛
张琳
王青
柳鹏程
沈传勇
机构
国家药品监督管理局药品评价
中心
清华大学药物警戒信息技术与数据科学创新中心
中国药科
大学
药品监管
科学
研究院
出处
《医药导报》
北大核心
2025年第4期560-564,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(72274065)
药品监管科学全国重点实验室课题(2024SKLDRS0233)
国家药品监督管理局药品监管科学体系建设重点项目(RS2024G001)。
文摘
药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分,对于保障公众用药安全至关重要。近年来,人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力。该文从药品上市后监管视角,系统介绍和分析了AI在药物警戒中的应用背景、在中国和国外上市后药物警戒中的探索应用现状,重点阐述了AI在中国的应用案例,以及伴随的问题和挑战等,以期为我国的药品上市后监管工作提供借鉴。目前,中国AI技术在药物警戒中的探索和应用刚刚起步,应该加大力度、加快速度。监管机构应积极制定并执行AI新技术在产品全生命周期的监管标准或相关指南,加强相关人员培训和人才培养与引进,积极推动监管机构、制药企业、科研院所及高校等开展紧密合作,共同推动AI技术在药物警戒领域的创新应用。
关键词
人工智能
机器学习
药物警戒
个例安全性报告
上市后监管
Keywords
Artificial intelligence(AI)
Machine learning(ML)
Pharmacovigilance
Individual case safety reports(ICSRs)
Post-marketing regulation
分类号
R96 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱构建方法
2
作者
任韡
许燕
王青
裴梓彤
王涛
刘颖
张业象
机构
清华大学药物警戒信息技术与数据科学创新中心
广东省药品不良反应监测
中心
清华
珠三角研究院
药物
警戒
创新
研究
中心
国家药品监督管理局药品评价
中心
出处
《医药导报》
北大核心
2025年第4期565-569,共5页
基金
2023年广东省药品监督管理局科技创新项目(2023YDZ01)
药品监管科学全国重点实验室课题(2024SKLDRS0233)。
文摘
目的针对药品不良反应对患者健康的潜在威胁和传统监测方法的局限性,研究基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱的构建方法,推进药物警戒领域的智慧化升级。方法建立药品不良反应知识库,对知识库中的数据进行预处理,探索利用BERT-CRF模型识别并抽取出相关实体、关系及属性信息,结合规则方法和统计方法进行知识对齐,将知识融合后的数据存入Neo4j图数据库,构建药品不良反应知识图谱。结果基于建立的药品不良反应知识库,探索了通过知识驱动技术构建药品不良反应知识图谱的方法,为数据挖掘和基于知识图谱开发智能辅助系统工具打下了基础。结论基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱构建方法研究,为药物警戒领域的智慧化升级提供了新的视角和技术路径,对于提高药品安全性、保护患者健康、促进医药行业健康发展具有重要的理论和实际意义。
关键词
药品不良反应
知识驱动
知识图谱
监管
智能化
Keywords
Adverse drug reactions
Knowledge-driven
Knowledge graph
Supervision
Intelligence
分类号
R9 [医药卫生—药学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能在我国上市后药物警戒中的应用现状分析和启示
王涛
张琳
王青
柳鹏程
沈传勇
《医药导报》
北大核心
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于知识驱动技术路径的药品不良反应知识图谱构建方法
任韡
许燕
王青
裴梓彤
王涛
刘颖
张业象
《医药导报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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