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 |