基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究及其在藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、藥物不良反應(yīng)(Adverse Drug Reaction,ADR)監(jiān)測(cè)是藥品上市后監(jiān)測(cè)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取出安全性問題的信號(hào),已成為藥物流行病學(xué)和藥物警戒專業(yè)人員研究的熱點(diǎn)。目前,各國(guó)主要采用ROR、MHRA、BCPNN、MGPS等方法進(jìn)行ADR信號(hào)檢測(cè)。從國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)來看,這些方法均存在一些不足,主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：①測(cè)量指標(biāo)極易受極小值影響；②對(duì)聯(lián)合用藥產(chǎn)生ADR分析能力不足：③存在較高的假陽(yáng)性率

2、和假陰性率。 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種廣泛應(yīng)用于商業(yè)、工程等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中各種屬性及屬性組合之間的潛在聯(lián)系。它以數(shù)據(jù)中項(xiàng)或項(xiàng)組合協(xié)同出現(xiàn)的頻率為基礎(chǔ),以形如A=>B的規(guī)則來表現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)涵的信息。對(duì)ADR信號(hào)檢測(cè)來講,主要考察的對(duì)象是藥物與不良反應(yīng)兩個(gè)屬性之間的聯(lián)系,即藥物與不良反應(yīng)在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中組合出現(xiàn)的規(guī)律。因此,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘特別適用于ADR監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的信號(hào)檢測(cè)。 本研究利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)2007年上海市

3、上報(bào)國(guó)家的15728份ADR報(bào)表進(jìn)行了規(guī)范化整理,并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,進(jìn)行了數(shù)據(jù)模擬和模擬性實(shí)驗(yàn)研究。在此基礎(chǔ)上,本研究利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)?shí)際數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。 模擬性實(shí)驗(yàn)研究是進(jìn)行方法學(xué)上的探索等創(chuàng)新性研究的一個(gè)有力工具。本研究以目前各國(guó)常用的信號(hào)檢測(cè)方法的基本理論為依據(jù),模擬對(duì)象為藥物和不良反應(yīng)兩個(gè)變量,其中包括對(duì)聯(lián)合用藥的模擬。結(jié)果表明,模擬數(shù)據(jù)中,藥物-不良反應(yīng)組合出現(xiàn)的頻數(shù)服從Poisson分布(擬合優(yōu)度檢

4、驗(yàn)P=0.85278),這與ADR監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的不相稱性測(cè)定所要求的數(shù)據(jù)特征相一致。以模擬數(shù)據(jù)為研究資料,本研究探索了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在ADR信號(hào)檢測(cè)中的可行性及實(shí)現(xiàn)步驟,并根據(jù)ADR信號(hào)產(chǎn)生的特點(diǎn),建立了冗余規(guī)則剪除的兩個(gè)準(zhǔn)則：①具有包含關(guān)系的兩條規(guī)則,若支持度相同,則項(xiàng)數(shù)少的規(guī)則服從項(xiàng)數(shù)多的規(guī)則；②具有包含關(guān)系的兩項(xiàng)規(guī)則,若項(xiàng)數(shù)少的規(guī)則支持度高于項(xiàng)數(shù)多的規(guī)則,則項(xiàng)數(shù)多的規(guī)則服從項(xiàng)數(shù)少的規(guī)則。 在實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的信號(hào)檢測(cè)中,通過對(duì)產(chǎn)生信

5、號(hào)的分析,建立了冗余規(guī)則剪除的第三個(gè)準(zhǔn)則：目標(biāo)規(guī)則被包含于多個(gè)規(guī)則中,其支持度均來自包含它的各母規(guī)則,若這些母規(guī)則中其它子規(guī)則有來自子規(guī)則本身單獨(dú)的ADR可疑報(bào)告為支持,則目標(biāo)規(guī)則以及母規(guī)則服從具有單獨(dú)的ADR可疑報(bào)告為支持的其它子規(guī)則。通過以上三個(gè)準(zhǔn)則,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合用藥產(chǎn)生的ADR信號(hào)的分析,能夠有效剪除因聯(lián)合用藥而產(chǎn)生的可疑程度較低的假陽(yáng)性信號(hào)。最終,本研究共發(fā)現(xiàn)了1101個(gè)可疑程度較高的藥物-不良反應(yīng)組合。此外,本研究還以ADR

6、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的省中心評(píng)價(jià)為標(biāo)準(zhǔn),將被“肯定”評(píng)價(jià)1次以上、被“很可能”評(píng)價(jià)2次以上和被“可能”評(píng)價(jià)3次以上的藥物-不良反應(yīng)組合視為陽(yáng)性對(duì)照(可疑程度較高對(duì)照);將被“可能”評(píng)價(jià)僅1次和被“可能無(wú)關(guān)”評(píng)價(jià)1次以上的藥物-不良反應(yīng)組合視為陰性對(duì)照(可疑程度較低對(duì)照)。 在此基礎(chǔ)上,本研究從以下兩個(gè)方面對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則與其它各種信號(hào)檢測(cè)方法(ROR、MHRA、BCPNN)進(jìn)行了平行比較：①采用同一組信號(hào),對(duì)各種信號(hào)檢測(cè)方法度量指標(biāo)的靈敏度和特

7、異度進(jìn)行ROC曲線分析。結(jié)果表明,關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標(biāo)Sup的曲線下面積明顯大于其它各種信號(hào)檢測(cè)方法的度量指標(biāo),且95％可信區(qū)間無(wú)重疊。②采用同一監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),用各種信號(hào)檢測(cè)方法分別進(jìn)行信號(hào)檢測(cè),并將檢測(cè)結(jié)果與省中心評(píng)價(jià)進(jìn)行比較。結(jié)果表明,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的信號(hào)可疑程度與省中心評(píng)價(jià)的一致性優(yōu)于其它各種信號(hào)檢測(cè)方法。 綜上所述,在模擬性實(shí)驗(yàn)研究和實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的信號(hào)檢測(cè)中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑程度較高的ADR信號(hào),具有良好的靈敏度和特