論文の概要: A data science approach to drug safety: Semantic and visual mining of
adverse drug events from clinical trials of pain treatments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16910v2
- Date: Sat, 17 Apr 2021 12:25:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 05:19:01.603740
- Title: A data science approach to drug safety: Semantic and visual mining of
adverse drug events from clinical trials of pain treatments
- Title（参考訳）: 薬物安全性へのデータサイエンス的アプローチ:鎮痛治療の臨床試験による有害薬物事象のセマンティックおよび視覚的マイニング
- Authors: Jean-Baptiste Lamy
- Abstract要約: 本稿では,臨床治験中に報告された安全事象を解析し,登録簿に掲載するプラットフォームを提案する。
このプラットフォームは、痛みの治療に関する582の治験を含む、オントロジモデルに基づいている。
また、26次元のフラワーグリフを使用して、13のカテゴリと2つの深刻なレベルにおいて、ADE(Adverse Drug Events)レートを視覚化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.454557728745762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Clinical trials are the basis of Evidence-Based Medicine. Trial results are
reviewed by experts and consensus panels for producing meta-analyses and
clinical practice guidelines. However, reviewing these results is a long and
tedious task, hence the meta-analyses and guidelines are not updated each time
a new trial is published. Moreover, the independence of experts may be
difficult to appraise. On the contrary, in many other domains, including
medical risk analysis, the advent of data science, big data and visual
analytics allowed moving from expert-based to fact-based knowledge. Since 12
years, many trial results are publicly available online in trial registries.
Nevertheless, data science methods have not yet been applied widely to trial
data. In this paper, we present a platform for analyzing the safety events
reported during clinical trials and published in trial registries. This
platform is based on an ontological model including 582 trials on pain
treatments, and uses semantic web technologies for querying this dataset at
various levels of granularity. It also relies on a 26-dimensional flower glyph
for the visualization of the Adverse Drug Events (ADE) rates in 13 categories
and 2 levels of seriousness. We illustrate the interest of this platform
through several use cases and we were able to find back conclusions that were
initially found during meta-analyses. The platform was presented to four
experts in drug safety, and is publicly available online, with the ontology of
pain treatment ADE.
- Abstract（参考訳）: 臨床試験は証拠に基づく医学の基礎である。
メタアナリシスと臨床実践ガイドラインを作成するための専門家やコンセンサスパネルによって試験結果がレビューされる。
しかし、これらの結果のレビューは長くて面倒な作業なので、新しいトライアルが発行されるたびにメタ分析とガイドラインは更新されない。
また、専門家の独立性は評価が難しい場合もある。
それとは対照的に、医療リスク分析を含む他の多くの領域では、データサイエンス、ビッグデータ、ビジュアルアナリティクスの出現により、専門家ベースから事実ベースの知識への移行が可能になった。
12年後、多くの試験結果が公募登録で公開されている。
それでも、データサイエンスの手法はまだ試行データに広く適用されていない。
本稿では,臨床試験中に報告された安全事象を解析し,登録簿に掲載するプラットフォームを提案する。
このプラットフォームは、痛治療に関する582回の試行を含むオントロジモデルに基づいており、さまざまなレベルの粒度でデータセットをクエリするためにセマンティックweb技術を使用している。
また、26次元のフラワーグリフを用いて、13のカテゴリと2レベルの重大さで有害薬物事象(ade)を可視化する。
このプラットフォームの関心をいくつかのユースケースを通じて説明し、メタ分析で最初に見つかった結論を見出すことができた。
このプラットフォームは薬物安全性の専門家4人に提供され、ADEの痛み治療のオントロジーとともにオンラインで公開されている。
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