人工智能在药物警戒中的应用：信号检测与数据源分析

"这篇综述文章探讨了人工智能在药物警戒中的应用，特别是在信号检测方面的角色，以及如何利用各种数据源来发现药物相互作用（DDI）的信号。作者强调了药物警戒的重要性，因为它涉及到药物安全性监测，分为许可前和上市后两个阶段。文章指出，传统的临床试验在检测药物安全性方面存在局限性，如样本量有限、患者群体代表性不足等，因此需要借助人工智能和数据挖掘技术来补充和优化这一过程。 文章深入讨论了信息驱动的方法，如机器学习，如何用于从自发报告系统、科学文献、生物医学数据库和电子健康记录等不同数据源中检测DDI信号。这些信号可能揭示新的安全性信息或已知ADR的新方面，对于药物警戒至关重要。DDIs可能导致高达30%的药物不良事件，成为公共健康的关注点。 文章还概述了各种信息驱动的方法和数据源在DDI信号检测中的应用，并通过 PV（药物警戒）文献中的案例研究进行了阐述。尽管这些方法显示出了潜力，但仍然需要进一步研究来验证其有效性，解决外部验证的局限性，并探讨在真实世界临床环境中的实施挑战。 1.1. 药物警戒基础 药物警戒，即PV，主要包括两部分：（1）临床试验阶段的许可前PV，收集的是试验期间的药物不良事件信息；（2）上市后的PV，关注的是药物在实际使用中出现的安全性信息。临床试验的局限性在于其通常无法涵盖所有潜在的副作用，尤其是在非典型或高风险患者群体中。 2. 人工智能在药物警戒中的应用 人工智能，特别是机器学习算法，能够处理大量复杂数据，发现潜在的关联和模式，这在传统方法难以实现的情况下尤为有用。这些方法可以提高信号检测的效率和准确性，帮助识别可能被忽视的罕见或非常罕见的ADR。 3. 数据源的多样性 数据源包括自发报告系统（如Adverse Event Reporting Systems）、科学文献（用于获取最新的研究发现）、生物医学数据库（如PubMed、ClinVar等）和电子健康记录（EHRs），它们提供了丰富的实时患者数据，有助于识别潜在的DDIs。 4. 未来挑战与展望 虽然信息驱动的方法带来了希望，但还需要更多的研究来评估它们在实际环境中的表现，考虑如何克服实施障碍，以及如何与监管机构的合作确保合规性和数据质量。 这篇文章强调了人工智能在药物警戒中的重要作用，特别是通过多元数据源发现药物安全性问题的能力。随着技术的进步和更多数据的可用性，这种方法有望改善药物安全性监测，减少药物相关的不良事件，保障公众健康。"