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EMRs emerge como o recurso valioso para detectar reacções ruins da droga

O Professor Adjunto Mei Liu de NJIT, PhD, um cientista de computador, tem mostrado recentemente em um estudo novo que os informes médicos eletrônicos podem validar reacções de droga adversas previamente relatadas e relatar novos.

“A Análise Comparativa de Métodos da Farmacovigilância na Detecção de Reacções de Droga Adversas dos Informes Médicos Eletrônicos” (Jornal da Associação Médica Americana da Informática, Em maio de 2013) examinou o uso de pedidos retrospectivos da medicamentação e dos resultados do laboratório da paciente internado documentados nos informes médicos para identificar reacções adversas. Doze anos de dados do Centro Médico de Universidade de Vanderbilt foram estudados por Liu e por uma equipa de investigação. Os pesquisadores correlacionaram resultados anormais do laboratório com as administrações específicas da droga comparando os resultados de um grupo droga-expor e de um grupo não exposto combinado.

Da “a segurança Medicamentação exige que cada droga esteja monitorada ao longo de sua vida do mercado enquanto a detecção atempada de reacções de droga adversas pode conduzir aos alertas que impedem o dano paciente,” Liu disse. “Recentemente, os informes médicos eletrônicos (EMRs) emergiram como um recurso valioso para detectar reacções ruins da droga.”

Liu, um cientista de computador, NJIT recentemente juntado. Usa aproximações avançadas da informática para melhorar cuidados médicos, com o objetivo a longo prazo da pesquisa de desenvolver metodologias de exploração de dados para descobrir o conhecimento clínico de EMRs para melhorar a qualidade, a segurança, a eficiência e a eficácia dos cuidados médicos.

“EMRs criou um recurso inaudito para estudos observacionais desde que contêm não somente informação paciente detalhada, mas igualmente grandes quantidades de dados clínicos longitudinais,” disse. Apesar da promessa de EMR como uma ferramenta da pesquisa, os desafios existem para estudos observacionais em grande escala. Muita informação clínica relevante é encaixada no texto narrativo e os factores múltiplos conspiram fazer conclusões específicas desenhando dos dados de EMR mais desafiantes do que os dados recolhidos especificamente às hipóteses da pesquisa da resposta. Assim, é desejável desenvolver os métodos computacionais eficazes e eficientes para minar dados de EMR conduzir a pesquisa observacional em grande escala.

A reacção de droga Adversa (ADR) por exemplo, é uma das causas principais para a falha na revelação da droga. E ADR severos que vão indetectados até que a fase do cargo-mercado de uma droga conduzir frequentemente à morbosidade paciente, como exemplificado por retiradas de droga numerosas. Actualmente, está conduzindo três projectos para examinar simultaneamente ADR dos ângulos diferentes. Primeiramente, aponta prever ADR das propriedades químicas, biológicas e fenotípicas das drogas. Em Segundo, usa dados do pedido da medicamentação do laboratório e da retrospectiva de EMR para verificar ADR. Em Terceiro Lugar, está explorando o uso de técnicas de processamento de linguagem natural extrair eventos adversos das notas narrativas em EMR e correlacionar aqueles eventos com as medicamentações com a mineração da associação. É interessada igualmente em outras tarefas da mineração de dados para a informática clínica, tal como a droga que repurposing (isto é aplicação de drogas conhecidas às doenças novas). É interessada igualmente em usar informes médicos pacientes para construir modelos com carácter de previsão para doenças tais como o diabetes e o cancro.

Source: Instituto de Tecnologia de New-jersey