百奧知AI大數據技術展神通,助力新發3篇SCI文章

發佈時間:2020-06-15 閱讀:1481




FAERS數據庫、MedAI

FAERS數據庫是美國FDA安全上報數據集,是一個開放的數據集。百奧知MedAI通過對FAERS數據進行清洗處理後開展數據挖掘,可以挖掘不良反應信號檢測以支持治療選擇,可以針對某一個具體藥物,給出不良反應名稱,事件數量,事件佔比,PRR,ROR等五個分析值,可以針對該藥物的適應症,列出適應症名稱,事件數量,事件佔比,可以針對不良反應事件和其對應的PRR,列出相關的對應點圖進行展示,可以對於不良反應的PRR和ROR,列出相關的3D對應圖進行展示。




賀佳教授團隊、SCI文章

2019年以來,我們跟上海第二軍醫大學衛生統計教研室賀佳教授團隊合作,通過對FAERS數據庫進行挖掘產生成果,發表多篇SCI文章。

在合作過程中,百奧知充分利用AI大數據技術,將FDA不良事件報告系統(FAERS)數據庫數據進行下載、清洗和分析,爲賀佳教授團隊的多個項目研究提供了強大的支持。公司總裁莊永龍博士更是積極參與了項目的相關研究工作。


01

Journal for ImmunoTherapy of Cancer

2019年7月在Journal for ImmunoTherapy of Cancer(IF 8.676))發表了題爲“Endocrine toxicity of immune checkpoint inhibitors: a real-world study leveraging US Food and Drug Administration adverse events reporting system”的研究論文。

該研究旨在量化免疫檢查點抑制因子ICIs與內分泌毒性不良事件的相關性,並確定在真實世界臨牀ICIs應用中相關內分泌併發症的特徵,以更好的指導臨牀用藥。


02

Immunotherapy

2019年12月在Immunotherapy發表了題爲“Ear and labyrinth toxicities induced by immune checkpoint inhibitors: a disproportionality analysis from 2014 to 2019“”的研究論文。

該研究系統地描述免疫檢查點抑制因子(ICIs)藥物應用中的耳和迷路毒性(材料和方法:數據取自美國FDA不良事件報告系統數據庫),利用信息成分和報告比值比(ROR)等歧化分析來獲取潛在提示信號,這對於臨牀用藥有很大的指導作用。

03

Hematological Oncology

2020年5月3日在Hematological Oncology發表了“Hematological toxicities in immune checkpoint inhibitors: A pharmacovigilance study from 2014 to 2019“”的研究論文。

文章中分析了2014至2019年的相關不良反應數據,旨在闡明免疫檢查點抑制因子(ICIs)臨牀實際應用中的的血液學毒性。

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