基于文獻挖掘的心血管藥物副作用的自動抽取與描述.pdf

1、目的：
　　 近年來，醫(yī)學專業(yè)科技文獻數量快速增長，如何合理利用文獻獲得有意義的數據解決實際問題成為研究者亟待解決的問題。聚類分析是數據挖掘的重要技術，可用于探索性地分析數據。本研究應用雙聚類方法，探索從文獻中自動獲取心血管藥物副作用信息的方法。
　　 材料與方法：
　　 根據藥物引起副作用相關主題詞關聯(lián)規(guī)則，在PubMed數據庫中檢索2002-2012年心血管系統(tǒng)藥物不良反應的相關文獻，下載文獻標識記錄。應用B

2、ICOMB軟件提取主要主題詞+副主題詞，統(tǒng)計其出現(xiàn)頻次，構建主題詞/副主題詞共現(xiàn)矩陣。保留行標題中的藥物類主題詞，保留列標題中的藥物副作用類主題詞，并進行適當的篩選，重構出藥品-副作用共現(xiàn)矩陣。采用gCLUTO軟件同時對藥物及副作用聚類，結合可視化結果，對心血管系統(tǒng)藥物致副作用的特點進行分析。
　　 結果：
　　 在PubMed數據庫中共檢索出2002-2012年4586篇心血管系統(tǒng)藥物副作用的相關文獻。重構為85×34

3、9的藥物—副作用矩陣。應用gCLUTO軟件得雙聚類(n=6)結果，選取描述度、區(qū)分度均較高的詞作為描述副作用的元數據，初步得出心血管藥物的副作用主要為心血管系統(tǒng)疾病，其次為血液和淋巴疾病、營養(yǎng)和代謝疾病等。參照《藥品不良反應》、《新編藥物學》、藥品說明書等對6個類別藥物、副作用分別進行分析，得出6個類別（類0～類5）的準確率分別為85.71％、84.21％、84.21％、92.59％、78.38％、65.00％。6個類別分別以降血壓藥、

4、防治心絞痛藥、抗心律失常藥、抗凝血藥、抗休克藥物、周圍血管擴張藥等為主，其導致的特征性副作用主要為高鉀血癥、低血壓、尖端扭轉型室速、出血、心肌梗死等缺血性心臟病、肺水腫等。在此基礎上，發(fā)現(xiàn)可能存在的新的副作用;對具有相同副作用的藥物間關系進行初步探討。
　　 結論：
　　 本研究以科技期刊文獻為研究對象，根據共現(xiàn)原理，通過雙向聚類基本實現(xiàn)了心血管系統(tǒng)藥物副作用詞的自動抽取，并與權威資料等進行對比，證實雙聚類方法可用于藥物