综述：人工智能在药物警戒中的应用：叙述性综述及专家定义贝叶斯网络工具的实践经验

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）在药物警戒（Pharmacovigilance, PV）中的变革性作用，重点分析了机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和贝叶斯网络（BN）等技术如何优化药物不良反应（ADR）监测流程。通过案例研究展示了专家定义的贝叶斯网络在葡萄牙波尔图药物警戒中心（UFPorto）的实际应用，证实AI可将因果关系评估时间从数天缩短至数小时，同时保持与专家判断87.3%的一致性（Probable级）。文章也指出当前AI应用仍面临数据质量、算法透明度（如"黑箱"问题）和监管壁垒等挑战，强调可解释人工智能（XAI）和实时分析（如联邦学习）将是未来发展方向。

　　

人工智能重塑药物警戒生态

背景
药物警戒作为监测药物不良反应（ADR）的核心体系，传统依赖人工自发报告和专家评估，面临数据爆炸时代的严峻挑战。据研究，ADR导致2.7-15.7%的住院病例，而传统方法处理海量异构数据时效率低下。人工智能（AI）通过机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术，正在重构药物警戒的全流程范式。

AI在信号检测与流程自动化中的突破
重复报告识别是数据清洗的首要环节。乌普萨拉监测中心（UMC）开发的vigiMatch算法采用自然语言处理（NLP）分析患者特征与事件描述，显著提升数据质量。在信号挖掘领域，卷积神经网络（CNN）处理文本与图像数据，循环神经网络（RNN）则擅长分析ADR报告的时间序列特征。Chen等学者证实，深度学习模型在过敏反应检测中准确率提升24%，减少64%人工复核需求。

数据整合与预测模型革新
真实世界证据（RWE）分析通过联邦学习实现跨机构协作，既保护隐私又增强结论外推性。在预测模型方面，随机森林对药物性肝损伤识别效果显著，而深度学习方法可解析分子层面的药物相互作用（DDI）。值得注意的是，Hu等开发的预测模型在老年住院患者ADR预测中达到88.06%准确率，关键风险因素包括用药数量、年龄和基础疾病。

贝叶斯网络的实践典范
葡萄牙波尔图药物警戒中心（UFPorto）的案例极具代表性。该中心2018年部署的专家定义贝叶斯网络，将全球内省法的评估流程自动化。这个概率图模型通过12年历史数据训练，能模拟专家推理过程：

典型案例显示，对环丙沙星致荨麻疹的案例，系统以83.15%置信度判定为"Probable"级，与专家结论高度吻合。研究表明，该系统对"Probable"级判断的阳性预测值达87.3%，且错误判断均为保守型（即仅下调一个置信等级）。

挑战与未来方向
当前AI应用面临三重障碍：数据异质性导致算法偏差、黑箱模型缺乏透明度、以及监管框架滞后。可解释人工智能（XAI）和持续学习机制将是破局关键。未来需建立标准化验证框架，如MedinAI指南建议的算法报告规范，同时通过联邦学习增强多中心数据协作。

结语
AI正推动药物警戒从被动监测转向主动预警，但技术落地仍需跨越学术研究到临床实践的鸿沟。波尔图中心的实践表明，人机协同模式既能保持专家判断的临床逻辑，又能获得数量级效率提升。随着可解释性和实时分析技术的进步，AI有望成为全球药物安全监测的核心基础设施。