CN108550380A - 一种基于公共网络的药品安全信息监测方法和装置 - Google Patents
一种基于公共网络的药品安全信息监测方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例公开了一种基于公共网络的药品安全信息监测方法,可以根据数据爬取规则,自动从目标公共网络中自动获取目标药品的不良事件信息,所获取的不良事件信息可以反映公共媒体中患者使用目标药品的安全性。然后,根据关键词对所述不良事件信息进行分类和***器官的统计分析。这样,药企便可以根据分类结果了解到患者在使用目标药品后,在公共网络媒体中发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等。与传统方式相比,本申请实施例可以自动地对目标公共网络的药品安全信息进行监测,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能领域,特别是涉及一种基于公共网络的药品安全信息监测方法和装置。
背景技术
中国目前存在医疗资源紧张,患者就医时间短的问题,患者既不能把使用药品后发生的不良事件报告给医务人员,也没有养成将不良事件报告到药企的习惯。随着网络的发展和普及,越来越多的患者在使用药物后在公共网络上进行用药交流,对使用药品后发生的不良事件在公共网络上进行提问或者讨论,该公共网络例如可以包括贴吧、论坛、博客等,因而公共网络中会产生大量的患者用药信息。
药企往往希望获取患者使用药品后发生的不良事件,以通过对不良事件的分析了解该药品的安全性,从而实现对该药企的药品安全信息进行监测。传统的监测方式,需要药企人员采取人工的方式在公共网络上逐一查询并获取患者使用某药品后发生的不良事件信息,然后对获取到的不良事件信息逐一进行分析、统计,从而了解该药品的安全性,实现对公共网络上药品安全信息的监测。
由于公共网络数据包括很多种,且每种公共网络上可能发布了各种各样的药品安全信息,因此,公共网络上的药品安全信息来源不同,信息量过大,没有经过很好的整理,采用人工的方式很难对公共网络上的大量药品安全信息进行查询、整理,且需要浪费大量人力,难以对公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请提供了一种基于公共网络的药品安全信息监测方法和装置,自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
本申请实施例公开了如下技术方案:
第一方面,本申请实施例提供了一种基于公共网络的药品安全信息监测方法,所述方法包括:
根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息;
根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果,不同的关键词对应不同的事件类型。
可选的,所述方法还包括:
对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名;
根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
可选的,所述根据所述域名重新确定所述目标公共网络,包括:
将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络;
或,所述根据所述域名重新确定所述目标公共网络,包括:
统计所述域名出现的次数;
将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。
可选的,所述根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息,包括:
根据数据爬取规则,从所述目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本;
根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本;
从所述文本中获取所述不良事件信息。
可选的,所述从所述文本中获取所述不良事件信息,包括:
从所述文本中提取所述关键词;
根据所述关键词的上下文确定所述不良事件信息。
可选的,在所述根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果之后,所述方法还包括:
根据所述分类结果,对所述不良事件信息进行统计,生成摘要报告。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于公共网络的药品安全信息监测装置,所述装置包括获取单元和分类单元:
所述获取单元,用于根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息;
所述分类单元,用于根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果,不同的关键词对应不同的事件类型。
可选的,所述装置还包括识别单元和确定单元:
所述识别单元,用于对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名;
所述确定单元,用于根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
可选的,所述确定单元用于将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络;
或,所述确定单元用于统计所述域名出现的次数;将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。
可选的,所述获取单元用于:根据数据爬取规则,从所述目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本;根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本;从所述文本中获取所述不良事件信息。
可选的,所述获取单元用于:从所述文本中提取所述关键词;根据所述关键词的上下文确定所述不良事件信息。
可选的,所述装置还包括生成单元:
所述生成单元,用于根据所述分类结果,对所述不良事件信息进行统计,生成摘要报告。
由上述技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
在对公共网络的药品安全信息进行监测时,可以根据数据爬取规则,自动从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息,该不良事件信息可以反映患者使用目标药品后发生了哪些不良事件,从而反映该目标药品的安全性。然后,根据关键词对所述不良事件信息进行分类,得到分类结果,其中,不同的关键词对应不同的事件类型。这样,药企便可以根据分类结果了解到患者在使用目标药品后,发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等。与传统方式相比,本申请实施例可以自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于公共网络的药品安全信息监测***架构图;
图2为本申请实施例提供的一种基于公共网络的药品安全信息监测方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的药品安全信息数据流结构图;
图4为本申请实施例提供的一种基于公共网络的药品安全信息监测装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图,对本申请的实施例进行描述。
申请人经研究发现,在传统的药品安全信息监测方法中,只能通过人工的方式在公共网络上逐一浏览、查询,以获取患者使用某药品后发生的不良事件信息,然后对获取到的不良事件信息逐一进行分析、统计,从而了解该药品的安全性,实现对公共网络上药品安全信息的监测。
但是,由于公共网络上药品安全信息的来源众多,且包括大量的药品安全信息,该大量的药品安全信息没有经过很好的整理,采用人工的方式很难获取目标药品的不良事件信息,也很难对不良事件信息进行分类统计等,且需要浪费大量人力,从而难以对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
为此,本申请实施例提供了一种基于公共网络的药品安全信息监测方法,该方法可以自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
参见图1,图1示出了一种基于公共网络的药品安全信息监测***架构,该***中可以包括目标公共网络101、采集服务器102、分析服务器103和用户终端104。
目标公共网络101可以是使用过目标药品的患者用来交流、公示用药体验的网络,例如可以包括指定网站、论坛、贴吧、博客等。目标公共网络101上可以包括患者发布的针对目标药品的大量不良事件信息。
例如,指定贴吧可以是关于心脏病药品的贴吧,在该贴吧中,可能会有心脏病患者经常交流某心脏病药品的效果、使用体验等,可能还会有一些关注该心脏病药品的用户会浏览该贴吧,甚至在该贴吧上提出问题等。因此,若将该心脏病药品作为目标药品,为了获取该目标药品的不良事件信息,可以将该贴吧作为目标公共网络101,在该贴吧中可能会获取该心脏病药品的不良事件信息。
采集服务器102可以根据数据爬取规则,自动地从目标公共网络101中获取目标药品的不良事件信息,该不良事件信息可以反映患者使用目标药品后发生了哪些不良事件,从而反映该目标药品的安全性。
分析服务器103可以根据关键词对所述不良事件信息进行分类,得到分类结果,以便后续药企可以通过用户终端104获取来自分析服务器103的分类结果,以便根据分类结果对药品安全信息进行监测。其中,不同的关键词对应不同的事件类型。该关键词可以是基于人用药物注册技术要求国际协调会(International Conference on Harmonization ofTechnical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use,简称ICH)国际医学用药词典(Medical Dictionary for Regulatory Activities,简称MedDRA)得到的,该事件类型可以是基于ICH国际医学用药词典(MedDRA)进行分类得到的事件类型。
可以理解的是,用户终端104可以是计算机、移动终端、平板电脑等终端设备。当用户终端104为移动终端时,用户终端104可以通过***105获取来自分析服务器103的分类结果。
本申请实施例所提到的不良事件信息可以是指患者在使用目标药品后身体所发生的不良临床事件。例如,患者在使用目标药品A后,发生了呕吐、腹泻等症状,则呕吐、腹泻可以作为不良事件。
图1仅为本申请实施例的***架构图示例,并不构成对本申请实施例的限定。
下面结合附图,对本申请实施例提供的一种基于公共网络的药品安全信息监测方法进行介绍。
参见图2,图2示出了一种基于公共网络的药品安全信息监测方法的流程图,包括:
S201、根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息。
目标公共网络可以是与目标药品相关的信息的来源,与目标药品相关的信息可以包括不良事件信息。
当药企希望对目标药品在公共网络上产生的安全信息进行监测时,可以输入目标药品的名称,从而触发S201,以实现对药品安全信息的自动监测。
在采集服务器102执行S201时,采集服务器102可以从目标公共网络101获取目标药品的不良事件信息。为了保证采集服务器102获取信息过程的安全性,可以在采集服务器102和目标公共网络101之间设置防火墙106,保证采集服务器102获取到的信息是安全的。
需要说明的是,在输入目标药品的名称后,可以在目标公共网络上爬取到大量与目标药品相关的文本,但是这些文本中可能存在包括目标药品的销售信息的文本、包括目标药品的成分信息的文本、包括目标药品的功效信息的文本、包括目标药品的广告信息的文本和包括目标药品的不良事件信息的文本等。由此可见,在爬取到的大量文本中,只有部分文本是所需要的包括不良事件信息的文本,为了从大量信息中爬取出不良事件信息,S201的一种实现方式可以包括:
S2011、根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本。
例如,在输入目标药品的名称后,在目标公共网络上爬取到1000条与目标药品相关的待确定文本,该待确定文本中存在包括目标药品的销售信息的文本、包括目标药品的成分信息的文本、包括目标药品的功效信息的文本、包括目标药品的广告信息的文本和包括目标药品的不良事件信息的文本等。
S2012、根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本。
对于包括不同信息的文本来说,其所包括的关键词可能有所不同,这样,可以根据关键词从待确定文本中提取出包括不良事件信息的文本。
以上述待确定文本为例,对于包括目标药品的销售信息的文本,其关键词可能是“价格”、“销量”等;对于包括目标药品的成分信息的文本,其关键词可能是“成分”、“含量”以及各种化学名称等;包括目标药品的不良事件信息的文本,其关键词可能是“腹泻”、“呕吐”、“头晕”等。因此,通过关键词“腹泻”、“呕吐”、“头晕”等,可以从待确定文本中提取出包括不良事件信息的文本,若1000条待确定文本中包括不良事件信息的文本有50条,则利用关键词可以提取出该50条包括不良事件信息的文本。
S2013、从所述文本中获取所述不良事件信息。
在获取到包括不良事件信息的文本后,该文本中可能包括大段的内容,其中,只有小部分涉及到目标药品的不良事件信息,例如,该文本的内容为“从1月份开始使用×××药品,最初效果还不错,并没有出现类似于头晕、呕吐等不良反映,但是,一个月后,开始出现红疹……”,此时“×××药品”可以作为目标药品,“红疹”可以作为目标药品的不良事件信息,可见,在该文本的大段文字中,只有后部分所提到的“红疹”为不良事件信息,其余的并非所需要的信息。在这种情况下,为了从包括不良事件信息的文本中确定出不良事件信息,可以从所述文本中提取所述关键词,然后,根据所述关键词的上下文确定所述不良事件信息。
继续以“从1月份开始使用×××药品,最初效果还不错,并没有出现类似于头晕、呕吐等不良反映,但是,一个月后,开始出现红疹……”的为例,从该文本中提取的关键词可以包括头晕、呕吐、红疹等,但是,根据关键词的上下文可以看出头晕、呕吐并非该患者发生的不良事件信息,该患者发生的不良事件为红疹,因此,根据关键词的上下文可以确定该文本的不良事件信息为“红疹”。
在一些情况下,在目标公共网络上爬取到的不良事件信息中可能包括一些重复的事件信息,例如,使用过目标药品的患者在贴吧上发布了包括不良事件信息的贴子,该贴子可能被转载,在这种情况下,为了获得使用过该目标药品的患者发布的不良事件信息,避免不良事件信息出现重复,S201的一种实现方式可以包括:根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的待确定不良事件信息;对所述待确定不良事件信息进行去重处理,得到所述不良事件信息。通过去重处理,不仅避免了不良事件信息的重复,还可以有效降低对不良事件信息的处理数量,提高效率。
S202、根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果。
其中,不同的关键词对应不同的事件类型。需要说明的是,在本实施例中,可以根据不同的粒度对不良事件信息进行事件分类。例如,不良事件信息“头晕”,头晕可以作为该不良事件信息的关键词,不良事件信息“头疼”,头疼可以作为该不良事件信息的关键词。当分类粒度比较粗时,不良事件信息“头晕”和不良事件信息“头疼”划分到同一类型,此时,可以认为关键词“头晕”和关键词“头疼”是相同的关键词;当分类粒度比较细时,不良事件信息“头晕”和不良事件信息“头疼”划分到不同类型,此时,可以认为关键词“头晕”和关键词“头疼”是不同的关键词。
可以理解的是,由于同一患者在文本中对同一不良事件信息的表述可能不一致,例如“头疼”和“头痛”,实际上“头疼”和“头痛”为一个不良事件信息,为了准确地确定出该患者使用目标药品后发生的不良事件信息,可以将同一不良事件信息的不同表述进行聚合,采用相同的表述表达该不良事件信息。
药企可以根据该分类结果了解到患者在使用目标药品后,发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等,从而实现对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
在得到分类结果后,为了将分类结果直观、形象地展示给药企,参见图1,在分析服务器103和用户终端104之间可以设置应用服务器107,应用服务器107可以根据所述分类结果,对所述不良事件信息进行统计,生成摘要报告等可视化统计结果。其中,摘要报告可以包括事件类型、每个事件类型中包括的不良事件信息、不良事件信息的来源等。
在对公共网络的药品安全信息进行监测时,可以根据数据爬取规则,自动从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息,该不良事件信息可以反映患者使用目标药品后发生了哪些不良事件,从而反映该目标药品的安全性。然后,根据关键词对所述不良事件信息进行分类,得到分类结果,其中,不同的关键词对应不同的事件类型。这样,药企便可以根据分类结果了解到患者在使用目标药品后,发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等。与传统方式相比,本申请实施例可以自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
需要说明的是,由于公共网络包括了很多种,如果对每一种公共网络都进行药品安全信息监测,可能需要进行大量的数据处理,投入和消耗大量的资源。为此,在本实施例中,可以对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名,从而识别出针对目标药品的不良事件信息来自于哪些公共网络,或者主要来自于哪些公共网络。然后,根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
在根据所述域名重新确定所述目标公共网络时,可能包括两种情况,下面分别进行介绍。
其中,一种情况可以是,将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络。也就是说,将能够获取不良事件信息的公共网络都作为目标公共网络,而之前作为目标公共网络但未获取不良事件信息的公共网络在之后可以不再作为目标公共网络。既减少了资源的投入和消耗,提高了监控针对性,又避免遗漏任何不良事件信息。
例如,本次对目标药品安全信息进行监测时,通过域名识别确定不良事件信息中80%来自于贴吧,10%来自于指定网络,9%来自于论坛,1%来自于博客,从其余公共网络上没有获取到不良事件信息,则可以将贴吧、指定网络、论坛和博客确定为目标公共网络,在下次对目标药品安全信息进行监测时,可以仅对贴吧、指定网络、论坛和博客上的药品安全信息进行监测,无需监测其余公共网络。
另一种情况可以是,统计所述域名出现的次数;将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。也就是说,将不良事件信息的主要来源都作为目标公共网络,对于一些仅能非常少量不良事件信息的公共网络不再进行监测,从而可以对有代表性的公共网络上的药品安全信息进行有效监测,减少了资源的投入和消耗。
例如,确定不良事件信息有100件,其中,贴吧的域名出现80次,论坛的域名出现15次,博客的域名出现2次,指定网络的域名出现3次。若预设阈值设置为10,此时,该贴吧的域名和该论坛的域名出现的次数大于10,则可以将该贴吧和该论坛确定为目标公共网络,在下次对目标药品安全信息进行监测时,可以仅对该贴吧和该论坛上的药品安全信息进行监测,无需监测其余公共网络。
基于前述实施例,在利用图1所示***架构对公共网络的药品安全信息进行监测时,药品安全信息数据流结构图可以参见图3所示,包括数据不良事件信息来源层、不良事件信息采集层、事件分类层、呈现层和客户端。
其中,不良事件信息来源层可以是前述实施例中所提到的目标公共网络;不良事件采集层可以用来执行S201中获取不良事件信息的相关步骤;事件分类层可以用来执行S202中对不良事件信息进行事件分类等相关步骤;呈现层可以用来将分类结果利用可视化的方式在客户端上展示给药企,该可视化方式例如可以是统计图表等。
本实施例在对公共网络的药品安全信息进行监测时,可以根据数据爬取规则,自动从不良事件信息来源层获取目标药品的不良事件信息,该不良事件信息可以反映患者使用目标药品后发生了哪些不良事件,从而反映该目标药品的安全性。然后,事件分类层可以根据关键词对不良事件采集层获取到的不良事件信息进行分类,得到分类结果,其中,不同的关键词对应不同的事件类型。最后,呈现层可以将分类结果利用可视化的方式在客户端上展示给药企。这样,药企便可以根据分类结果了解到患者在使用目标药品后,发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等。本申请实施例可以自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
基于前述实施例提供的一种基于公共网络的药品安全信息监测方法,本实施例提供一种基于公共网络的药品安全信息监测装置,参见图4,图4示出了一种基于公共网络的药品安全信息监测装置的结构框图,包括获取单元401和分类单元402:
所述获取单元401,用于根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息;
所述分类单元402,用于根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果,不同的关键词对应不同的事件类型。
可选的,所述装置还包括识别单元和确定单元:
所述识别单元,用于对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名;
所述确定单元,用于根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
可选的,所述确定单元用于将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络;
或,所述确定单元用于统计所述域名出现的次数;将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。
可选的,所述获取单元用于:根据数据爬取规则,从所述目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本;根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本;从所述文本中获取所述不良事件信息。
可选的,所述获取单元用于:从所述文本中提取所述关键词;根据所述关键词的上下文确定所述不良事件信息。
可选的,所述装置还包括生成单元:
所述生成单元,用于根据所述分类结果,对所述不良事件信息进行统计,生成摘要报告。
在对公共网络的药品安全信息进行监测时,获取单元401可以根据数据爬取规则,自动从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息,该不良事件信息可以反映患者使用目标药品后发生了哪些不良事件,从而反映该目标药品的安全性。然后,分类单元402可以根据关键词对所述不良事件信息进行分类,得到分类结果,其中,不同的关键词对应不同的事件类型。这样,药企便可以根据分类结果了解到患者在使用目标药品后,发生了哪些不良事件以及各种不良事件的数量等。与传统方式相比,本申请实施例可以自动地从目标公共网络的大量信息中获取到目标药品的不良事件信息,并对其自动进行分类等处理,避免了人力的浪费,提高了处理效率,实现了对生产的药品在公共网络上产生的药品安全信息进行有效地监测。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种:只读存储器(英文:read-onlymemory,缩写:ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于设备及***实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及***实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述,仅为本申请的一种具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于公共网络的药品安全信息监测方法,其特征在于,所述方法包括:
根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息;
根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果,不同的关键词对应不同的事件类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名;
根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述域名重新确定所述目标公共网络,包括:
将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络;
或,所述根据所述域名重新确定所述目标公共网络,包括:
统计所述域名出现的次数;
将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息,包括:
根据数据爬取规则,从所述目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本;
根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本;
从所述文本中获取所述不良事件信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从所述文本中获取所述不良事件信息,包括:
从所述文本中提取所述关键词;
根据所述关键词的上下文确定所述不良事件信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果之后,所述方法还包括:
根据所述分类结果,对所述不良事件信息进行统计,生成摘要报告。
7.一种基于公共网络的药品安全信息监测装置,其特征在于,所述装置包括获取单元和分类单元:
所述获取单元,用于根据数据爬取规则,从目标公共网络中获取目标药品的不良事件信息;
所述分类单元,用于根据关键词对所述不良事件信息进行事件分类得到分类结果,不同的关键词对应不同的事件类型。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括识别单元和确定单元:
所述识别单元,用于对所述不良事件信息进行域名识别,得到包括所述不良事件信息的公共网络的域名;
所述确定单元,用于根据所述域名重新确定所述目标公共网络。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述确定单元用于将所述域名对应的公共网络确定为目标公共网络;
或,所述确定单元用于统计所述域名出现的次数;将所述次数大于预设阈值的域名对应的公共网络确定为目标公共网络。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述获取单元用于:根据数据爬取规则,从所述目标公共网络中获取与目标药品相关的待确定文本;根据所述关键词从所述待确定文本中提取包括所述不良事件信息的文本;从所述文本中获取所述不良事件信息。
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Citations (8)
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CN101667194A (zh) * | 2009-09-29 | 2010-03-10 | 北京大学 | 基于用户评论文本特征的自动摘要方法及其自动摘要*** |
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CN102708096A (zh) * | 2012-05-29 | 2012-10-03 | 代松 | 一种基于语义的网络智能舆情监测***及其工作方法 |
CN103544255A (zh) * | 2013-10-15 | 2014-01-29 | 常州大学 | 基于文本语义相关的网络舆情信息分析方法 |
CN103701769A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-04-02 | 江南大学 | 一种检测网络危害源头的方法与*** |
CN104765947A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-07-08 | 大连理工大学 | 一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘方法 |
CN104951539A (zh) * | 2015-06-19 | 2015-09-30 | 成都艾尔普科技有限责任公司 | 互联网数据中心有害信息监测*** |
CN106649498A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-05-10 | 合肥红珊瑚软件服务有限公司 | 一种基于爬虫和文本聚类分析的网络舆情分析*** |
-
2018
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101667194A (zh) * | 2009-09-29 | 2010-03-10 | 北京大学 | 基于用户评论文本特征的自动摘要方法及其自动摘要*** |
CN101853277A (zh) * | 2010-05-14 | 2010-10-06 | 南京信息工程大学 | 一种基于分类和关联分析的漏洞数据挖掘方法 |
CN102708096A (zh) * | 2012-05-29 | 2012-10-03 | 代松 | 一种基于语义的网络智能舆情监测***及其工作方法 |
CN103544255A (zh) * | 2013-10-15 | 2014-01-29 | 常州大学 | 基于文本语义相关的网络舆情信息分析方法 |
CN103701769A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-04-02 | 江南大学 | 一种检测网络危害源头的方法与*** |
CN104765947A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-07-08 | 大连理工大学 | 一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘方法 |
CN104951539A (zh) * | 2015-06-19 | 2015-09-30 | 成都艾尔普科技有限责任公司 | 互联网数据中心有害信息监测*** |
CN106649498A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-05-10 | 合肥红珊瑚软件服务有限公司 | 一种基于爬虫和文本聚类分析的网络舆情分析*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
蔡永铭等: "基于社交网络监测药品不良反应", 《医学信息学杂志》 * |
赵明珍: "面向社交网络的潜在药物不良反应发现", 《中文信息学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111312347A (zh) * | 2020-02-03 | 2020-06-19 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 医疗不良事件线索识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
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