基于机器学习和数据挖掘技术进行MDR风险预警的研究初探

• 作者: 吴世福 杜卫红 杜红阳 王淑玉 黄琳
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 工学
• 关键词: 风险预警 医疗器械不良事件 机器学习 信号检测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 医院数字化管理
• 页码范围: 138-141,146
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 4757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2018.07.038

摘要

本文针对目前我国医疗器械不良事件(Medical Device Reporting,MDR)风险预警功能的不足,结合山东省药品不良反应监测中心医疗器械不良事件数据分析预警项目3年来的探索成果,尝试将机器学习和数据挖掘技术引入医疗器械不良事件预警领域,提出基于聚类分析和word2vec的MDR预警系统框架,并结合医疗器械不良事件报告实际数据进行分析.根据实际需要,从生产企业、注册证号、产品批号、生产日期等多个维度实现预警,为MDR风险预警问题提供一种新方法,为医疗器械不良事件监测人员提供决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王淑玉		6	40	3.0	6.0
2	黄琳		18	103	7.0	9.0
3	吴世福		22	67	4.0	8.0
4	杜红阳		3	19	2.0	3.0
5	杜卫红		1	1	1.0	1.0