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药物性肝损伤自动监测与评估系统的研发与应用

Development and application of drug-induced liver injury surveillance and assessment system

摘要目的 建立药物性肝损伤(DILI)自动监测与评估系统(DILI-SAS),提升临床DILI的诊断效率.方法 利用自然语言处理技术对全部住院病历数据进行挖掘和利用,并结合Roussel Uclaf因果关系评价法(RUCAM)构建DILI-SAS.对2022年8月-2023年1月期间在清华大学附属北京清华长庚医院住院的19 445例患者病历进行检测,验证系统性能并人工分析DILI患者基本资料及第一怀疑药物分布情况.结果 DILI-SAS整体准确率为91.95%,召回率为93.20%;共监测出75例DILI病例,DILI发生率为385.70/10万人;通过人机耦合的方式开展DILI监测效率比人工独立监测约提高了60倍;75例DILI中主要以男性(61.33%)、60岁以上(56.00%)患者为主,肝损伤临床分型主要是肝细胞损伤型(69.33%),潜伏期主要集中在用药后5~90 d(62.67%),RUCAM评分在3~5分之间最多(66.67%);第一怀疑药物的药理分布主要为二氢吡啶类、羟甲基戊二酸单酰辅酶A还原酶抑制剂、质子泵抑制剂等,具体药物有阿托伐他汀、奥美拉唑、头孢曲松、甲硝唑等.结论 建立的DILI-SAS在保障系统准确度的基础上,能提升DILI评价时效性,可为临床DILI的早期识别、诊断、评价提供解决方案.

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2023年34卷19期

2409-2413页

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