Пользовательское поведение в Интернете все более и более признано как ценный источник медицинской информации. Теперь команда из СтэнфордаУниверситетская Медицинская школа и Microsoft Research показали как, добыв богатые швы данных от важных выработок историй поиска пользователейинформация о побочных эффектах, о которых не сообщают, препаратов.Они сообщают о своих результатах исследования в онлайновой проблеме 6 марта Журнала американской Медицинской Ассоциации Информатики.
Соавтор Расс Олтмен является преподавателем биоинженерии генетики и медицины в Стэнфорде. Он сообщает в заявлении:«Поиск медицинской информации является основным использованием Интернета теперь. Таким образом, мы думали, что люди, вероятно, печатают в наркотиках, которые они принимают и побочные эффектыони испытывают и что должен быть способ для нас использовать эти данные."Должен повысить наблюдение безопасности лекарственного средства
Авторы отмечают в их фоне исследования, что плохие побочные эффекты лекарственного средства вызывают высокий уровень болезни и смертельных случаев, и часто только обнаруживаются после aлекарственное средство выходит на рынок.Таким образом, существует насущная необходимость найти быстрые и точные способы обнаружить, или препараты или самостоятельно или в комбинации имеют неожиданную сторонуэффекты.В США Управление по контролю за продуктами и лекарствами управляет схемой, названной Системой оповещения нежелательного явления (AERS), где врачи могут сообщить о сторонеэффекты.
Но схема добровольна и не обязательно захватывает все случаи того, где пациенты или врачи замечают необычный побочный эффект.Горная промышленность интернет-историй поиска, уже выдающих результаты в медицинеГорная промышленность историй поиска интернет-пользователей, как уже показывалось, была точным способом отследить вспышки гриппа.
В 2008 Google запустил инструмент под названием Тенденции Гриппа, оценивающий уровень гриппа вкаждое государство США в почти реальное время путем отслеживания определенные поисковые запросы Google.Работа, опубликованная в 2010, показала, что рассмотрение местоположения и частоты интернет-поисков, связанных с гриппом и его симптомами, следовалораспространение гриппа в США так точно, как отслеживающий больницу метод используется Центрами по контролю и профилактике заболеваний.И в 2012, два исследователя взяли это стадия далее, когда они показали aновый грипп, предсказывающий модель с помощью Тенденций Гриппа Google, который предсказывает региональные пики во вспышках гриппа больше чем 7 недель вперед.
Вдохнувший примерами как они, Олтмен и коллеги интересовались обнаружением, если горная промышленность интернет-данных о поиске могла обнаружить лекарственное средствовзаимодействия.Лаборатория Олтмена уже разработала некоторые автоматизированные инструменты к отчетам шахты FDA для взаимодействия лекарств.Данные о шахтах исследования от 82 миллионов интернет-поисков на лекарственном взаимодействии лекарственного средства
Таким образом с помощью команды Microsoft, они адаптировали инструменты, чтобы проанализировать 12 месяцев истории поиска в 2010 от 6 миллионов интернет-пользователей. Пользователи согласились разделять бревна своего поиска в сети анонимно исследования через программное расширение браузера.
Общее количество лекарственного средства, симптома и условияпоиски дошли до 82 миллионов.Исследователи решили разработать этот огромный бассейн данных для поисков о побочном эффекте, происходящем, когда два наркотика, пароксетин и правастатин, принятывместе это не было известно о в 2010.Пароксетин является антидепрессивным лечением, и правастатин является гипохолестеринемическим средством.Побочный эффект состоит в том, что риск развивающейся гипергликемии (высокий уровень глюкозы крови) выше от принятия обоих наркотиков, чем от взятия такжеиз них самостоятельно.
Команда использовала расширенные инструменты горной промышленности, чтобы идентифицировать поиски информации или об или об оба препарата и решить вероятность что пользователивыполнение тех поисков также искало бы гипергликемию или фразы, которые интернет-пользователи могли бы использовать, чтобы описать ее симптомы.Важный, чтобы рассмотреть немедицинские способы описать симптомыОлтмен говорит, «Мы действительно должны были учесть эту трудность при предсказании языка людей», который является, как они придумали почти 80 условий длясимптомы или описатели гипергликемии, например «высокий кровяной сахар», «обезвоживание», «расплывчатое видение», или «частое мочеиспускание».«Мы могли пропустить вещи, потому что ни через какую собственную ошибку общественность не знает медицинский жаргон», объясняет Олтмен.
Результаты показали, что среди интернет-пользователей, искавших пароксетин или его зарегистрированные патентованные названия (например, Paxil) в 2010, приблизительно 5%, также разыскиваемыходно из 80 условий к описанным связанным с гипергликемией симптомам. Для правастатина и его зарегистрированных патентованных названий (например, Pravachol, Selektine), это число быломенее чем 4%.
Но для интернет-пользователей, искавших оба препарата, и также искавших связанные с гипергликемией симптомыили описатели, уровень был намного выше в 10%.Чтобы перепроверить точность их инструментов горной промышленности, исследователи сделали другой анализ, где они уже искали 31 сочетание лекарствизвестный заставить гипергликемию и 31 известный быть безопасной.Новый анализ нашел что сочетания лекарств с известными взаимодействиями, как результаты для анализа добычи правастатина пароксетина, выданногоболее высокий уровень пользователей, ищущих связанные с гипергликемией симптомы.
Высоким показателем ложных положительных сторон мог быть недостатокНо исследователи также нашли, что приблизительно 12% интернет-пользователей, ищущих взаимодействие лекарств, которое, как известно, имело никаких побочных эффектов, также показалинеобычно высокий показатель поисков связанных с гипергликемией симптомов. Эти «ложные положительные стороны», нигде не вели бы не имел кого-то решенного кпроконтролируйте их.Тем не менее, несмотря на ложные положительные стороны, исследователи верят слушанию «сигналов от толпы» или преследования «фармаконадзора» наткань, может выдать точные результаты.
Они просто должны решить, насколько полезный этот метод горной промышленности мог бы быть в непрерывном контроле для побочных эффектов.Горная промышленность многократных источников данных может преодолеть недостатки работы с «грязными» данными
Может быть возможно уменьшить уровень ложных положительных сторон путем объединения интернет-данных о поиске с тем из других источников, таких как социальная сетьСМИ, медицинская документация и пациент поддерживают форумы.Добавьте к этому FDA AERS, и данные формируют медицинских работников, работающих над медицинскими программами исследований, и существует потенциал для обеспечения надежногосписки взаимодействия лекарств, чтобы заняться расследованиями далее в клинических испытаниях.
Соавтор Нигэм Шах, доцент медицины в Стэнфорде и его команды уже изучает, как взорвать для лекарственных взаимодействий ванонимизированная электронная медицинская документация.«Если мы перекрестная ссылка многократные источники данных, тогда мы можем разбить на треугольники на основе того, какие врачи и пациенты оба обеспокоены»,говорит Шах.Шах признает, что данные от интернет-поисков всегда будут «грязны». Это возникает по такому количеству различных причин: пользователи могли искатьсимптомы, потому что они принимают наркотики, или кто-то еще берет их.
И когда существует высокое освещение в СМИ профиля aопределенное лекарственное средство или симптом, тогда будут чрезмерные поиски на тех, наполняя результаты.Но Шах говорит, что Вы можете работать с грязными данными, если у Вас есть достаточно их, имеющее место, когда миллионы поисков доступны. Тогда результаты могутсообщите направлениям для дальнейшего расследования.
Олтмен полагает, что пациенты говорят много о препаратах, и «мы должны выяснить способы послушать».Горная промышленность интернет-поисков является «всего одним способом послушать и одно применение», добавляет он.
Фонды от Национальных Институтов Здоровья помогли плате за исследование.