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申请/专利权人：北京遥领医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于舆情监测的药物不良反应发现方法及系统。一种基于舆情监测的药物不良反应发现方法，包括以下步骤：S1、采用API访问、网页爬虫从各大社交媒体平台、药物论坛和新闻报道中获取数据源，并在数据源中保留与药物反应相关的数据，得到药物反应数据源，所述药物反应数据源包括药物信息和药物反应信息；S2、对得到的所述药物反应数据源进行预处理，随后对预处理后的所述药物反应数据源进行实体识别处理。本发明利用舆情监测技术可以广泛地获取社交媒体、新闻报道、药物论坛等多个渠道中与药物相关的信息。相比传统的报告系统和临床试验，能够获得更多样本和更全面的药物不良反应数据，提高了监测的广度和全面性。

主权项：1.一种基于舆情监测的药物不良反应发现方法，对收集的药物反应数据源进行处理，得到药物信息和不良反应信息，将所述药物信息和不良反应信息进行关联并计算不良反应出现的频率和趋势，其特征在于，药物不良反应发现方法包括以下步骤：S4、计算所述药物信息和所述不良反应信息之间的频繁项集和关联规则，并将所述不良反应信息进行聚类处理，使得相似的不良反应归类在一起；其中，挖掘出频繁项集和关联规则包括以下步骤：S41、计算用于表示项集在数据集中出现频率的支持度，并设定最小支持度的阈值，大于等于最小支持度的项集为频繁项集；S42、统计数据集中所有单个药物项的支持度，去掉支持度低于阈值的项集，剩余频繁项集一；S43、使用频繁项集一生成所有可能的包含有两个项的频繁项集二的候选集；S44、计算频繁项集二在数据集中的支持度，并去掉支持度低于阈值的频繁项集二；S45、重复进行S43和S44，生成并计算更高阶的频繁项集N，直到没有新的频繁项集为止；S46、对每个生成的频繁项集，根据其支持度和项集元素间的条件概率生成关联规则，并计算关联规则的置信度；所述关联规则用于描述药物信息和不良反应信息之间的条件关联关系；S5、根据频繁项集和关联规则将所述药物信息和所述不良反应信息进行统计分析，计算不良反应出现的频率和趋势；S6、设定与所述不良反应信息相关的预警规则，当出现特定的所述不良反应信息或所述不良反应信息出现数量超过阈值时，对该所述不良反应信息进行标记。

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