序列模式数据挖掘算法的并行化研究

序列模式在许多领域都有着重要的应用,大量的数据和模式需要高效的、可扩展的并行算法.针对目前序列模式挖掘算法存在的普遍问题,在对串行序列模式数据挖掘算法研究的基础上,本文提出了一种并行的序列模式数据挖掘算法.通过理论分析与实验验证可知:该并行数据挖掘算法,在海量数据的情形下,能很好地提高数据挖掘的效率.     

基于图的多关系数据挖掘理论研究与方法

在过去的几年,结构化数据挖掘的需求日渐兴起,图是计算机学科和离散数学中最好的结构数据研究之一,基于图的数据挖掘已越来越广泛.本文介绍了基于图的数据挖掘的理论基础及其研究方法.     

基于美国FAERS数据库的塞瑞替尼不良事件信号挖掘研究

目的 挖掘和分析塞瑞替尼相关不良事件信号,为临床安全合理使用塞瑞替尼提供参考与指导.方法 利用比例失衡法和综合标准法(MHRA)对美国FDA不良事件报告系统(FAERS)中2015年第一季度至2020年第二季度共22个季度的塞瑞替尼相关不良事件报告进行数据挖掘和分析.结果 获得以塞瑞替尼为首要怀疑药物的不良事件报告总数...     

基于数据挖掘和网络药理学的中药复方治疗失眠症作用机制研究

目的 运用数据挖掘和网络药理学方法探讨治疗失眠症的中药复方常用药对和作用机制.方法 通过检索国家知识产权局专利检索及分析系统和各类数据库,运用数据挖掘的方法筛选治疗失眠症的常用药对,运用网络药理学技术,分析中药复方治疗失眠症作用机制.结果 "酸枣仁-甘草-当归"为治疗失眠症常用药对;MAPK8、IL6、ESR1、CCN...     

数据挖掘在药物警戒中的应用

信号的产生与分析是药品不良反应监测的关键环节。随着自发呈报系统数据库中数据的逐步增多,现有的常规分析方法已暴露出其局限性。因此,引入新的数据挖掘技术对药品不良反应信号的生成十分必要。目前各国普遍使用的数据挖掘方法主要有频数法与贝叶斯法。通过介绍两种方法的原理、产生信号的标准、在各种组织中的应用现状及其相互比较,以期为药品不良反应监测提供技术支持。     

基于美国FAERS数据库的恩美曲妥珠单抗不良事件信号挖掘与分析

目的:采用美国FDA不良事件报告系统(FAERS)挖掘恩美曲妥珠单抗的不良事件信号,为其安全风险控制和临床合理用药提供参考.方法:采用报告比值比(ROR)法和综合标准(MHRA)法对美国FAERS数据库中2015年第一季度至2020年第四季度共20个季度的恩美曲妥珠单抗相关不良事件报告进行数据挖掘.结果:获得恩美曲妥珠...     

中药成方制剂含陈皮用药规律研究

目的 分析《中华人民共和国卫生部药品标准· 中药成方制剂》含陈皮方剂组方规律,为临床应用及新药研发提供参考.方法 基于中医传承辅助平台(V2.5)软件,对《中药成方制剂》中含陈皮方剂收集整理,并构建数据库,采用关联规则、频次统计等数据挖掘方法,对疾病证候、常用药物配伍及组方规律进行分析.结果 含陈皮方剂共656首,涉及...     

数据挖掘技术在药物临床前毒理学领域中应用1例

目的观察数据挖掘技术处理药物临床前研究产生的数据,是否可以为合理用药提供更可靠的科学依据。方法观察数据挖掘处理前后所产生的数据评价对药物安全性的影响。结果通过数据挖掘,可以避免统计分析中假阳性结果的出现。结论数据挖掘技术可对药物毒理学资料规范化、系统化,为构建现代药物毒理学的发展提供更有效的科学依据。     

数据挖掘技术在临床决策中的应用研究

介绍数据挖掘技术的概念、工作原理,在阐述医学数据特点的基础上,探讨数据挖掘技术在临床决策中的应用过程,并以糖尿病为例,提出基于数据挖掘的辅助临床决策支持系统设想,以利于提高医院的临床决策能力。     

数据挖掘的定性分析法在药品不良反应监测中的应用

目的通过利用数据挖掘技术的定性分析方法,为药品不良反应监测工作提供参考。方法利用数据挖掘软件,对报告数据进行处理、分析。结果与结论数据挖掘的定量分析方法为药品不良反应监测工作提供了一项有益的尝试。能够成为加强药品风险管理的辅助手段。