百奥知_百奥知AI大数据技术展神通,助力新发3篇SCI文章
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百奥知AI大数据技术展神通,助力新发3篇SCI文章

发布时间:2020-06-15 阅读:3553




FAERS数据库、MedAI

FAERS数据库是美国FDA安全上报数据集,是一个开放的数据集。百奥知MedAI通过对FAERS数据进行清洗处理后开展数据挖掘,可以挖掘不良反应信号检测以支持治疗选择,可以针对某一个具体药物,给出不良反应名称,事件数量,事件占比,PRR,ROR等五个分析值,可以针对该药物的适应症,列出适应症名称,事件数量,事件占比,可以针对不良反应事件和其对应的PRR,列出相关的对应点图进行展示,可以对于不良反应的PRR和ROR,列出相关的3D对应图进行展示。

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贺佳教授团队、SCI文章

2019年以来,我们跟上海第二军医大学卫生统计教研室贺佳教授团队合作,通过对FAERS数据库进行挖掘产生成果,发表多篇SCI文章。

在合作过程中,百奥知充分利用AI大数据技术,将FDA不良事件报告系统(FAERS)数据库数据进行下载、清洗和分析,为贺佳教授团队的多个项目研究提供了强大的支持。公司总裁庄永龙博士更是积极参与了项目的相关研究工作。


01

Journal for ImmunoTherapy of Cancer

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

该研究旨在量化免疫检查点抑制因子ICIs与内分泌毒性不良事件的相关性,并确定在真实世界临床ICIs应用中相关内分泌并发症的特征,以更好的指导临床用药。


02

Immunotherapy

2019年12月在Immunotherapy发表了题为“Ear and labyrinth toxicities induced by immune checkpoint inhibitors: a disproportionality analysis from 2014 to 2019“”的研究论文。

该研究系统地描述免疫检查点抑制因子(ICIs)药物应用中的耳和迷路毒性(材料和方法:数据取自美国FDA不良事件报告系统数据库),利用信息成分和报告比值比(ROR)等歧化分析来获取潜在提示信号,这对于临床用药有很大的指导作用。

03

Hematological Oncology

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

文章中分析了2014至2019年的相关不良反应数据,旨在阐明免疫检查点抑制因子(ICIs)临床实际应用中的的血液学毒性。

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