發(fā)布時間：2018-03-16 15:52

  本文選題：機器學(xué)習(xí)　切入點：藥物不良反應(yīng)　出處：《山東大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前,醫(yī)療安全正日益得到重視。其中,對藥物不良反應(yīng)信號的預(yù)測,在藥物安全研究領(lǐng)域與新藥研發(fā)領(lǐng)域具有重要的意義。藥物不良反應(yīng)每年會造成全球三分之一的醫(yī)療事故,以及上千億美元的經(jīng)濟損失。因此,對藥物不良反應(yīng)的研究越來越受到世界各國的重視。為了監(jiān)測藥物不良反應(yīng),學(xué)者們基于醫(yī)療數(shù)據(jù)庫提出了一些統(tǒng)計學(xué)模型和數(shù)據(jù)挖掘方法來監(jiān)測/預(yù)測藥物-不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系。一方面,相關(guān)的數(shù)據(jù)挖據(jù)方法大都是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則或模式匹配算法,挖掘藥物-不良反應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于這些數(shù)據(jù)挖掘算法只關(guān)注高頻繁度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,因此存在兩類缺點:(1)無法監(jiān)測到低頻的關(guān)聯(lián)關(guān)系;(2)由于忽略了關(guān)聯(lián)規(guī)則中混雜因子的影響,因此無法控制伴隨藥物對監(jiān)測關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響,從而造成較高的錯誤率。另一方面,統(tǒng)計學(xué)對藥物不良反應(yīng)問題的建模,大都在小樣本數(shù)據(jù)上基于列關(guān)聯(lián)表計算藥物,不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的強度,因此存在兩類缺點:(1)小樣本數(shù)據(jù)造成關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測信號的偏差較大;(2)無法基于不同病人進行個性化預(yù)測。為解決上述問題,本文通過收集處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù),并基于機器學(xué)習(xí)方法針對藥物不良反應(yīng)監(jiān)測的相關(guān)問題進行了研究。首先,本文的第一個研究問題是病人藥物不良反應(yīng)的個性化預(yù)測問題。藥物不良反應(yīng)的個性化,是指由于病人體質(zhì)的差異,相同藥物在不同病人體內(nèi)會產(chǎn)生特定的不良反應(yīng),因此需要根據(jù)不同病人的特征來預(yù)測相應(yīng)的藥物不良反應(yīng)。本文提出了一種基于病人特征相似度計算的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型。該工作基于美國食品藥品管理局公開的藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫FAERS,對病人信息構(gòu)建特征空間,并首次提出將推薦系統(tǒng)中個性化推薦的方法應(yīng)用在藥物安全研究領(lǐng)域。本文基于FAERS數(shù)據(jù)提出多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,通過計算病人與各種不良反應(yīng)的關(guān)聯(lián)強度,建立對應(yīng)的個性化藥物不良反應(yīng)排序表。此外,本文原創(chuàng)性提出了一種新的衡量藥物不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)強度的驗證標(biāo)準(zhǔn)HitRate@nn。通過實驗表明,該模型在預(yù)測病人個性化藥物不良反應(yīng)問題上,有較高的準(zhǔn)確率。其次,本文的第二個研究問題是藥物多頻率不良反應(yīng)的預(yù)測問題。由于不同頻率的不良反應(yīng)造成的問題和危害不同,尤其是低頻藥物不良反應(yīng)在臨床測試階段很難被檢測出來,因此需要根據(jù)不同病人特征及藥物屬性來預(yù)測不同頻率的不良反應(yīng)。為此,本文提出了一種基于多核函數(shù)學(xué)習(xí)的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型。該工作通過分析FAERS結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),提出根據(jù)藥物分子結(jié)構(gòu)差異進行特征分類,并構(gòu)建多核函數(shù)池。該模型通過核函數(shù)學(xué)習(xí)方法找出每一類特征對應(yīng)的最優(yōu)核函數(shù),并根據(jù)不同特征構(gòu)建對應(yīng)的凸優(yōu)化限制條件以及規(guī)則化函數(shù),令相同特征在不同的病人不良反應(yīng)預(yù)測任務(wù)中實現(xiàn)權(quán)重自動調(diào)整,達到預(yù)測不同頻率不良反應(yīng)的要求。同時,該模型將基于歷史任務(wù)學(xué)習(xí)中訓(xùn)練的藥物特征權(quán)重及不同藥物特征核函數(shù)間的關(guān)系權(quán)重,用于對病人新藥組合的預(yù)測任務(wù)中,可以實現(xiàn)對病人新藥組合不同頻率不良反應(yīng)的預(yù)測。在驗證標(biāo)準(zhǔn)HitRate@n的基礎(chǔ)上,本文提出了一種衡量不同頻率不良反應(yīng)的驗證標(biāo)準(zhǔn)overall-HitRate@n。實驗表明,該模型在預(yù)測病人不同頻率不良反應(yīng)的問題上,尤其是低頻藥物不良反應(yīng),均優(yōu)于所比較的方法。最后,本文的第三個研究問題是計算藥物,不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的正陽性/因果性問題。由于小樣本數(shù)據(jù)以及混雜因子(即伴隨藥物)的影響,造成所監(jiān)測的關(guān)聯(lián)關(guān)系的準(zhǔn)確率較低,即關(guān)聯(lián)關(guān)系的正陽性/因果性較弱。本文基于收集處理的4百萬條FAERS病人數(shù)據(jù),提出了一種伽瑪泊松衰減多變量線性回歸模型。本文使用伽瑪泊松共軛先驗分布對藥物,不良反應(yīng)的出現(xiàn)頻率建模,并提出在監(jiān)測單一藥物不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系時,將特征空間中其他所有藥物視作伴隨藥物,通過建立回歸模型減少混雜因子對關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響。本文對藥物不良反應(yīng)監(jiān)測相關(guān)問題進行了深入研究,針對特定問題,給出了針對性的解決方案。本文的創(chuàng)新點和貢獻如下:(1)針對藥物不良反應(yīng)個性化預(yù)測問題,本文首次提出了一種基于病人特征相似度計算的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型;(2)針對數(shù)據(jù)挖掘方法難以監(jiān)測低頻藥物不良反應(yīng)的問題,本文提出基于多核函數(shù)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,通過多核函數(shù)多任務(wù)凸優(yōu)化學(xué)習(xí)來預(yù)測藥物不同頻率的不良反應(yīng),并能有效的監(jiān)測到低頻藥物的不良反應(yīng);(3)針對藥物,不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系正陽性/因果性的準(zhǔn)確率問題,本文提出一種基于伽瑪泊松衰減多變量線性回歸模型,通過控制混雜因子來提高預(yù)測藥物,不良反應(yīng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的正陽性/因果性。綜上所述,本文在基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)方面的研究成果為監(jiān)測藥物不良反應(yīng)問題提供了新的途徑。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R95;TP311.13

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本文編號：1620608