| 林鑫,李晓瑛,郭进京,张化冰,赵嘉玮,任慧玲.喹诺酮类药品不良反应领域本体构建探讨[J].数字图书馆论坛,2020,(4):39~46 |
| 喹诺酮类药品不良反应领域本体构建探讨 |
| Investigation on the Construction of Domain Ontology in the Field of Adverse Drug Reaction of Quinolones |
| 投稿时间：2020-03-17 |
| DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2020.04.006 |
| 中文关键词: 本体；药品不良反应；喹诺酮类药品 |
| 英文关键词: Ontology; Adverse Drug Reaction; Quinolone |
| 基金项目:本研究得到中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目“中文临床医学术语系统构建研究”（编号：2017-I2M-3-014）、国家自然科学基金项目“基于自然语言处理的内分泌常用药物不良反应监测数据库的构建”（编号：NSFC91846106）和中国医学科学院中央级公益性科研院所基本科研业务费临床与转化医学研究基金“糖尿病电子病历非结构化关键信息抽取研究及数据库建立”（编号：2019XK320029）资助。 |
| 作者 | 单位 | | 林鑫 | 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 | | 李晓瑛 | 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 | | 郭进京 | 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 | | 张化冰 | 中国医学科学院/北京协和医学院北京协和医院内分泌科 | | 赵嘉玮 | 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 | | 任慧玲 | 中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所 |
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| 中文摘要: |
| 药品不良反应信息的揭示和挖掘对于辅助医生诊治和保障患者用药安全具有重要意义，而本体在语义表达、概念检索和知识共享方面的优势为二者的结合提供途径。目前不良反应/不良事件相关本体中的症状多来源于国外的资料，且本体均用英文表达，难以直接将其应用于国内的相关药品不良反应研究。本文构建同时包含喹诺酮类药品和不良反应症状的中文喹诺酮类药品不良反应领域本体，并将药品不良反应的发生频率、严重程度等引入关系中，语义关系揭示较为细致，以期为国内药品不良反应信息的揭示和挖掘提供借鉴，为临床实践中该类药品的合理使用提供参考。 |
| 英文摘要: |
| The disclosure and data-mining of adverse drug reaction information is of great significance for assisting doctors in treatment and ensuring patients’ medication safety. Ontology, with the dominant features and abilities in semantic expression, concept retrieval and knowledge sharing, provide an alternative to address the above issues. At present, the symptoms in the ontology related to adverse reactions/events are mostly extracted from foreign materials, and the ontology is expressed in English, thus it is difficult to directly apply them to related adverse drug reaction research in China. In this paper, domain ontology in the field of adverse drug reaction of quinolones is constructed，which contains both quinolones and adverse drug reaction symptoms. Besides, the frequency and severity of adverse drug reactions are introduced into the ontology semantic relationship, which is detailedly organizaed and described. Totally, this paper aims to provide reference for the disclosure and mining of domestic adverse drug reaction information, as well as the rational use of such drugs in clinical practice. |
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