贝叶斯倾向性评分模型及其在药品不良反应信号检测中的应用的开题报告

贝叶斯倾向性评分模型及其在药品不良反应信号检测中的应用的开题报告一、研究背景与意义药品不良反应是指在使用药品时出现的与药品有关的不良反应，这是药品安全性的重要指标之一。目前，随着药品种类不断增多和规模

贝叶斯倾向性评分模型及其在药品不良反应信号检测 中的应用的开题报告 一、研究背景与意义 药品不良反应是指在使用药品时出现的与药品有关的不良反应，这 是药品安全性的重要指标之一。目前，随着药品种类不断增多和规模不 断扩大，药品不良反应也面临着更加严峻的挑战。因此，快速准确地发 现和评估药品不良反应，成为了保障公众用药安全和促进药品健康发展 的必要手段。 贝叶斯倾向性评分模型作为一种流行的数据挖掘方法，能够有效地 识别和评估药品不良反应的风险，以支持药品安全监管决策。因此，本 研究选择贝叶斯倾向性评分模型，探究其在药品不良反应信号检测中的 应用，旨在提高药品安全监管的效率和准确性。 二、研究目标和内容 本研究的目标是建立贝叶斯倾向性评分模型，在药品不良反应信号 检测中发挥作用，以提高药品安全监管决策的效率和准确性。具体内容 包括以下几个方面： 1. 对贝叶斯倾向性评分模型的原理和方法进行深入研究，掌握其基 本理论和技术支持。 2. 了解药品不良反应信号检测的基本流程和方法，探讨贝叶斯倾向 性评分模型在该流程中的应用。 3. 构建药品不良反应信号检测的数据集，利用贝叶斯倾向性评分模 型进行模型训练和优化。 4. 评估模型的性能和效果，并和现有的药品安全监管方法进行比较 和分析。