【摘要】：由于藥品具有“治病又致病”的特殊性,許多藥品在前期臨床試驗中,因檢驗樣本小、觀察時間與范圍有限等原因,很難發(fā)現(xiàn)藥品潛在的危險。近幾年,藥品安全事件頻頻發(fā)生,引發(fā)嚴重的公共衛(wèi)生安全問題。據(jù)WHO統(tǒng)計,因藥害事件死亡在其死因順位中居第4至6位且呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢。藥品安全突發(fā)事件的發(fā)生率、嚴重性日益突出,成為全世界普遍關注的焦點。為藥品安全突發(fā)事件建立科學合理的預警機制成為目前亟需解決的重要課題。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,充分利用各類相關的信息資源來構(gòu)建預警決策知識庫,可以為突發(fā)事件的快速響應提供更好的決策支持。論文首先針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)異構(gòu)、多源等特點,以“藥品-事件-應急”三類為核心對藥品安全突發(fā)事件相關的各類數(shù)據(jù)資源進行采集和統(tǒng)一規(guī)范化處理,并構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。然后,針對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不能進行知識推理,引入本體技術和基于Jena的規(guī)則推理機構(gòu)建本體庫,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的語義關聯(lián)并利用Jena的推理規(guī)則本身屬性和自定義規(guī)則推理出本體中隱含的知識。在此基礎上,以“事實-概念-規(guī)則”模式構(gòu)建面向藥品突發(fā)事件的預警決策知識庫模型。最后,針對傳統(tǒng)預警模型的不足,提出了適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的三種藥品風險預警模型,分別為基于關聯(lián)規(guī)則的單個藥品風險預測模型、基于聚類分析的藥品類別風險評估模型和基于分類方法的新上市藥品風險評估模型,并結(jié)合已構(gòu)建的知識庫進行突發(fā)事件風險預警�；谏鲜龅睦碚撗芯砍晒�,本文利用MySql、Protégé、Java等開發(fā)工具構(gòu)建了一個藥品安全突發(fā)事件預警原型系統(tǒng),驗證了本文研究的可行性和有效性。該系統(tǒng)通過對輿情監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測到的某種藥品發(fā)生的不良反應突發(fā)事件特征提取,利用語義搜索模塊中的SPARQL語句查詢本體庫,其結(jié)果進入預警模塊得到預警信號值,根據(jù)預警信號值的大小進行語義推薦,并為相關人員提供預警決策方案。
【圖文】：

并能夠被機器處理。語義網(wǎng)的層次架構(gòu)圖如圖2.1 所示：圖 2.1 語義網(wǎng)層次架構(gòu)圖Unicode 和 URI 層：語義網(wǎng)的最底層。Unicode 用來定義國際通用的字符集；在語義網(wǎng)中，將所有描述的事物稱之為資源，而每一個資源都有唯一的 URI（統(tǒng)一資源標識符）來標識。XML+NS+xmlschema 層：描述語言層。XML 是通用的標簽式描述語言。命名空間（NameSpace）為 XML 文檔指明涵義，可避免命名重復問題，為語言層提供上下文機制便于使用。xmlschema 提供了語法結(jié)構(gòu)上的約束，保證了文檔的完整性與有效性。RDF+rdfschema 層：資源描述框架（RDF）是一種表達網(wǎng)絡資源的語言，用來表達豐富的網(wǎng)上信息資源；rdfschema 供了一套類型定義系統(tǒng)讓 RDF 具有更豐富的結(jié)構(gòu)表達。本體（Ontology）層：語義網(wǎng)的核心基礎。RDF 定義網(wǎng)上的信息資源，本體定義了語義空間，將 RDF 進行語義化操作使之具有互操作性使得網(wǎng)上信息資源之間實現(xiàn)信息的共同理

數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)。Jena 允許硬盤存儲數(shù)據(jù)，或者是存儲在 OW模型。Jena 提供 ARQ 查詢功能，實現(xiàn)了 SPARQL 查詢語言和查詢引擎是與（3）中的關系數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)的，提高了查詢關則的推理。Jena 支持簡單的規(guī)則推理，推理機制將推理器（Infe，將推理器與創(chuàng)建的模型相關聯(lián)從而實現(xiàn)推理的功能。na 的推理查詢統(tǒng)具有良好的可擴展性，，其推理機制如圖 2.2 所示。在 Jena具體需求，在推理機中添加需要的公理和推理規(guī)則，從而在潛在的三元組。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R95;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2589840