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专家系统在上市后药物安全性评价中的应用研究

作　者: 姜贤飞
导　师: 陈汶滨
学　校: 西南石油大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 药品安全性评价系统 专家系统 面向对象 BCPNN GEP
分类号: TP182
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要


上市后药品安全性评价中的不良反应预警以及因果关系评价是药品安全性评价中关键和困难的问题，直接关系到对药品的正确评价，也是最值得探讨的问题之一。利用专家系统知识库和推理机等技术从大量的药品不良反应(adverse drug reactions，简称ADR)数据中提取出隐含的知识和规律对现有药品安全性评价工作规范化、便捷化有着极其重要的意义。 本文着重研究了专家系统在上市后药品安全性评价中的应用，主要做了以下工作： 1)对上市后药品安全性评价方法与专家系统进行了综合研究，提出了在上市后药品安全性评价中应用专家系统技术的构想。 2)利用贝叶斯信念传播神经网络(Bayesian Confidence Propagation Neural Network，简称BCPNN)实现了药品不良事件信号(The Information Component，简称IC)值的计算[注：本文以后部分，IC均指的是IC的期望值E(IC)]，大大提高了对ADR的筛查和响应速度，从而实现了对ADR的监测和预警。 3)针对导致出现ADR的不同因素间缺乏量化指标的现实，提出了利用基因表达式编程(Genetic Expression Programming，简称GEP)来找出各因素间的数学关系，设计和实现了GEP在药品安全性评价中的应用。 4)采用面向对象的方法对上市后药品安全性评价系统进行了分析与设计。 5)实现了药品安全性评价系统推理机模块，并通过实验证明该模块能够有效地进行ADR预警以及得出导致ADR诱因之间的数学关系。

全文目录


1 前言  7-16
  1.1 研究的目的及意义  7
  1.2 专家系统简介  7-11
    1.2.1 专家系统的定义及构成  7-8
    1.2.2 专家系统的分类及应用领域  8-9
    1.2.3 专家系统的发展简史  9-10
    1.2.4 专家系统的特点、优点及构造原则  10-11
  1.3 ADR监测简介  11-13
    1.3.1 ADR监测的意义  11-12
    1.3.2 ADR监测的发展史  12-13
  1.4 当前药品安全性评价系统存在的问题  13-14
  1.5 研究的主要工作  14-16
2 药品安全性评价方法与专家系统的综合研究  16-28
  2.1 确定ADR的一般过程  16
  2.2 传统ADR监测方法手段的缺陷  16-18
  2.3 药品安全性评价系统概述  18-20
    2.3.1 药品安全性评价系统的提出  18-19
    2.3.2 药品安全性评价与计算机结合应考虑的问题  19-20
  2.4 不确定推理方法概述  20-26
    2.4.1 确定理论方法  22
    2.4.2 主观贝叶斯方法  22-24
    2.4.3 D-S证据理论  24
    2.4.4 可能性理论  24-25
    2.4.5 贝叶斯网络  25-26
  2.5 药品安全性评价推理方法的选择  26-27
  2.6 药品安全性评价方法与专家系统结合的前景  27-28
3 利用BCPNN实现ADR监测  28-36
  3.1 统计学分类方法的基本原理  28-29
  3.2 贝叶斯网络的基本原理  29-30
  3.3 基于BCPNN的ADR监测算法设计  30-34
    3.3.1 DM-BCPNN的设计  31-34
    3.3.2 DM-BCPNN模块流程图  34
  3.4 结论与分析  34-36
4 利用GEP实现ADR诱因间关系分析  36-46
  4.1 GEP的基本思想  36
  4.2 GEP相关概念  36-38
  4.3 GEP的核心操作  38-40
  4.4 基于GEP的ADR诱因间关系分析算法设计  40-45
    4.4.1 IFA-GEP的步骤  40-41
    4.4.2 IFA-GEP的设计  41-43
    4.4.3 IFA-GEP模块流程图  43-45
  4.5 结论与分析  45-46
5 上市后药品安全性评价系统分析与设计  46-57
  5.1 需求概述  46-48
    5.1.1 功能需求  46
    5.1.2 活动图  46-47
    5.1.3 用例图  47-48
  5.2 系统体系结构  48-56
    5.2.1 设计思想  48-51
    5.2.2 系统结构  51-56
  5.3 开发环境  56-57
6 推理机的实现  57-67
  6.1 推理机推理方式的选择  57
  6.2 详细设计  57-60
  6.3 实验结果及分析  60-67
    6.3.1 实验数据来源  60-61
    6.3.2 实验结果及分析  61-67
7 结论及建议  67-68
致谢  68-69
参考文献  69-72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 专家系统、知识工程
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