药物性肝损伤自动监测与评估系统的研发与应用

作者：艾超; 冀召帅; 张雅鑫; 刘岸; 周学思; **昊; 吴及^*

来源：中国药房, 2023, 34(19): 2409-2413.

• 药物性肝损伤
• 自然语言处理技术
• 自动监测与评估系统
• 不良反应
• 因果关系评价

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。

• 单位
  清华大学