Study on Adverse Events ofDrugs usingData Mining
基于数据挖掘的药品不良事件研究
基本信息
- 批准号:21590157
- 负责人:
- 金额:$ 3万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2009
- 资助国家:日本
- 起止时间:2009 至 2012
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The database constructed by the FDA Adverse Event Reporting System (AERS) was used in order to find some drugs which are more likely to causeStevens - Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) using data mining methods. Especially, we utilized association rule applying to the combinations of drugs in each patient. As a result of the mining, we constructed a new process to find significant suspect drugs. In addition we also revealed some chemical features which frequently exist in the suspect drugs.
本文利用美国FDA不良事件报告系统(AERS)建立的数据库,采用数据挖掘方法,寻找引起Stevens-约翰逊综合征(SJS)和中毒性表皮坏死松解症(TEN)的药物。特别是,我们利用关联规则适用于每个病人的药物组合。作为挖掘的结果,我们构建了一个新的过程来发现重要的可疑药物。此外,还揭示了可疑毒品中常见的一些化学特征.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Signal Detection of Drug Complications Applying Association Rule Learning for Stevens-Johnson Syndrome
- DOI:10.2751/jcac.10.118
- 发表时间:2009-01-01
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shirakuni, Yuko;Okamoto, Kousuke;Takagi, Tatsuya
- 通讯作者:Takagi, Tatsuya
多変量解析法を用いた疾患・副作用の予後予測支援
使用多变量分析方法支持疾病和副作用的预后预测
- DOI:
- 发表时间:2010
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Tsukasa Higashionna;Hitomi Murakami;Keiichi Makinodan;Kozue Kanda;Mayu Shibata;Tetsuya Aiba;Yuji Kurosaki;高木達也
- 通讯作者:高木達也
A practical estimation method for analyzing adverse drug reactions using data mining.
一种利用数据挖掘分析药物不良反应的实用估计方法。
- DOI:
- 发表时间:2013
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shirakuni Y;Okamoto K;Ueshima E;Inui S;Takahara J;Ohgaru T;Yamasaki H;Tian Y;Kawashita N;Inoue R;Yasunaga T;Takagi T
- 通讯作者:Takagi T
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一种简单的加性非参数回归方法及其在QSAR中的应用
- DOI:
- 发表时间:2012
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:牧之段敬一;他5名;阿部武由;Tatsuya TAKAGI
- 通讯作者:Tatsuya TAKAGI
Prediction of the Likelihood of Adverse Reactions of Medicines using Chemical Properties
利用化学性质预测药物不良反应的可能性
- DOI:
- 发表时间:2011
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:阿部武由;福岡憲泰;竹内敏己;芳地一;T. Takagi
- 通讯作者:T. Takagi
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