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基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究

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基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究
论文目录
 
中文摘要第1-7页
Abstract第7-19页
英文缩略词第19-21页
第1章 绪论第21-57页
  1.1 研究背景与意义第21-23页
    1.1.1 研究背景第21-22页
    1.1.2 研究目的与意义第22-23页
  1.2 国内外相关研究现状第23-50页
    1.2.1 药品不良反应数据挖掘算法研究第24-37页
    1.2.2 药品不良反应数据挖掘应用研究第37-45页
    1.2.3 大数据背景下的药品不良反应挖掘研究第45-47页
    1.2.4 药品不良反应知识发现与知识整合研究第47-48页
    1.2.5 相关研究成果整体述评第48-50页
  1.3 研究内容第50-53页
    1.3.1 章节研究内容概述第50-52页
    1.3.2 拟解决关键问题第52-53页
  1.4 研究方法与逻辑框架第53-57页
    1.4.1 研究方法第53-54页
    1.4.2 论文逻辑框架第54-55页
    1.4.3 技术路线第55-57页
第2章 本研究相关理论基础第57-65页
  2.1 药品不良反应相关概念第57-58页
    2.1.1 药品不良反应第57页
    2.1.2 药品不良事件第57-58页
    2.1.3 药品不良反应信号第58页
    2.1.4 药品不良反应相关概念间的辨析第58页
  2.2 信息管理中信息链的相关概念第58-63页
    2.2.1 信息链第58-59页
    2.2.2 数据第59-60页
    2.2.3 信息第60页
    2.2.4 知识第60页
    2.2.5 智慧第60页
    2.2.6 信息链要素之间的关系第60-63页
  2.3 数据-信息-知识-智慧体系的理论基础第63-64页
  2.4 本章小结第64-65页
第3章 药品不良反应大数据信息管理模型构建研究第65-73页
  3.1 药品不良反应大数据信息管理中的基本要素第65-68页
    3.1.1 药品不良反应大数据第65-67页
    3.1.2 药品不良反应信息第67页
    3.1.3 药品不良反应知识第67页
    3.1.4 药品不良反应智慧第67-68页
  3.2 药品不良反应大数据信息管理中的信息活动第68-71页
    3.2.1 药品不良反应大数据清洗与大数据规范化第69页
    3.2.2 药品不良反应大数据挖掘第69-70页
    3.2.3 药品不良反应信息组织与知识整合第70页
    3.2.4 药品不良反应大数据存储第70页
    3.2.5 药品不良反应知识共享第70-71页
  3.3 基于DIKW体系的药品不良反应大数据信息管理模型构建第71-72页
  3.4 本章小结第72-73页
第4章 药品不良事件大数据规范化与存储研究第73-91页
  4.1 FAERS数据库大数据清洗与数据规范化研究第73-81页
    4.1.1 FAERS数据库大数据清洗与规范化相关资源与工具第73-79页
    4.1.2 FAERS数据库大数据清洗与规范化流程第79-81页
    4.1.3 FAERS数据库大数据清洗与规范化结果统计第81页
  4.2 基于Elasticsearch的药品不良反应大数据存储研究第81-90页
    4.2.1 大数据搜索引擎Elasticsearch简介第81-82页
    4.2.2 基于Elasticsearch的AERS-DM大数据存储第82-86页
    4.2.3 基于Elasticsearch的AERS-DM大数据搜索与分析第86-88页
    4.2.4 Elasticsearch搜索性能测试第88-90页
  4.3 本章小结第90-91页
第5章 药品不良反应大数据挖掘研究第91-131页
  5.1 药品不良反应大数据挖掘研究对象选取第91-98页
    5.1.1 常用药品范围的界定第91-92页
    5.1.2 基于多种药品分类体系的常用药品选取第92-97页
    5.1.3 AERS-DM中常用药品相关不良事件数据统计第97-98页
  5.2 常用药品不良反应大数据挖掘研究第98-110页
    5.2.1 常用药品不良反应大数据挖掘流程第98-100页
    5.2.2 常用药品不良反应大数据挖掘结果第100-110页
  5.3 性别差异性药品不良反应大数据挖掘第110-125页
    5.3.1 性别差异性药品不良反应研究背景第110-111页
    5.3.2 基于ROR的性别差异性药品不良反应信号挖掘算法第111-113页
    5.3.3 基于ROR的性别差异性药品不良反应大数据挖掘流程第113-116页
    5.3.4 性别差异性药品不良反应大数据挖掘结果第116-125页
  5.4 药品不良反应大数据挖掘结果评价第125-128页
    5.4.1 常用药品不良反应大数据挖掘结果评价第125-126页
    5.4.2 性别差异性药品不良反应大数据挖掘结果评价第126-128页
  5.5 药品不良反应信号数据集建立第128页
  5.6 本章小结第128-131页
第6章 药品不良反应知识整合与知识库构建研究第131-147页
  6.1 药品不良反应相关信息资源获取第131-134页
    6.1.1 DrugBank药品相关蛋白数据库第131-132页
    6.1.2 DART不良反应相关蛋白数据库第132-134页
  6.2 药物不良反应知识整合研究第134-137页
    6.2.1 药品不良反应知识整合内容第134-135页
    6.2.2 药品不良反应知识整合模型第135-136页
    6.2.3 药品不良反应相关概念识别与映射第136-137页
  6.3 药物不良反应知识库构建第137-144页
    6.3.1 药品不良反应知识库模型设计第138-139页
    6.3.2 药品不良反应知识库详细设计第139-143页
    6.3.3 药品不良反应知识库实现第143-144页
  6.4 本章小结第144-147页
第7章 药品不良反应知识库检索系统构建研究第147-171页
  7.1 检索系统需求分析第147-149页
    7.1.1 普通网络用户的需求分析第147-148页
      7.1.2. 临床相关人员的需求分析第148页
    7.1.3 药物研究人员的需求分析第148-149页
  7.2 检索系统概要设计第149-153页
    7.2.1 系统开发环境第149-150页
    7.2.2 基本结构设计第150-151页
    7.2.3 功能模块设计第151-153页
  7.3 检索系统详细设计第153-162页
    7.3.1 检索系统客户端界面设计第153-155页
    7.3.2 基础数据检索模块设计第155-158页
    7.3.3 临床信号检索模块设计第158-160页
    7.3.4 蛋白知识检索模块设计第160-162页
  7.4 检索系统测试第162-169页
    7.4.1 基础数据检索模块测试第162-164页
    7.4.2 临床信号检索模块测试第164-165页
    7.4.3 蛋白知识检索模块测试第165-169页
  7.5 本章小结第169-171页
第8章 研究结论与展望第171-175页
  8.1 研究结论第171页
  8.2 主要创新点第171-172页
  8.3 研究局限性第172-173页
  8.4 研究前景展望第173-175页
参考文献第175-195页
攻读博士学位期间取得的主要科研成果第195-197页
致谢第197页

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