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药物不良反应(ADR) 是导致患者发病率,病死率升高以及公共卫生资源浪费的重要因素,是人类健康的一大负担，本研究预期能够构建基于文献摘要信息的儿童药物不良反应预测模型;形成儿童潜在物-不良反应筛选路径。可通过儿童患者进行相关因素的风险评估,从而达到预防不良反应的作用。

儿童药物不良反应预测模型构建 通过计算频词频-逆文本频数(termfrequency inverse document frequency，TF-IDF)提取文本特征。TF-IDF是文本挖掘中重要的方法之一词频是指某一特定词在某一文章中出现的频率;逆文本频率指文章总数除以含某一特定词的文档数的对数值;TF-IDF表示某一特定词在某一文章中的重要性。 (2)预测模型训练:随抽取部分样本作为训练集，对所选取的样本文本进行人工标注，标注为ADE 和Non-ADE 两类，若不能判定标注类别的文献删除。本研究采用Logistic回归、支持向量机和朴素贝叶斯分类方法训练药物不良反应分类预测模型，采用准确度、召回率、F1值评价模型，选择最优模型作为预测模型。利用构建的模型基于文摘数据进行药物不良反应预测，形成药物不良反应数据集。 潜在药物-不良反应筛选:对获得的药物不良反应数据集，依据Semantic MEDLINE和DrugBank 对药物适应症对过滤，并利用 SIDER 数据库和MedDRA 对常见的药物不良反应对进行标记和过滤，筛选潜在药物-不良反应。

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