Umgang mit unerwünschten Arzneimittelereignissen mit neuen Datenbanken

Unerwünschte Arzneimittelereignisse (UAE) sind schädliche Vorkommnisse, die auftreten, wenn Medikamente eingesetzt werden. Die können zu ernsthaften Problemen führen, sogar zu Todesfällen, und sind ein grosses Problem im Gesundheitswesen weltweit. UAE sind auch teuer, und ein erheblicher Teil davon wäre vermeidbar. Studien zeigen, dass fast die Hälfte der UAE verhindert werden kann, was auf einen Bedarf an besseren Systemen hinweist, um diese Ereignisse zu verfolgen und zu verwalten.

Trotz vieler Studien, die sich auf bestimmte Medikamente konzentrieren, haben weniger Forscher UAE über eine breite Palette von Arzneimitteln untersucht. Dieser Mangel an breiterer Forschung liegt teilweise an der Komplexität und Variabilität, wie UAE auftreten. Um das anzugehen, sind hochwertige, maschinenlesbare Datenbanken, die alle in der Gesundheitsversorgung verwendeten Medikamente abdecken, unerlässlich.

#Aktuelle UAE-Datenbanken

Es gibt viele Datenbanken, die Informationen über UAE bereitstellen. Diese Datenbanken sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Arzneimittelpackungsbeilagen, elektronische Gesundheitsakten und sozialen Medien. Arzneimittelpackungsbeilagen gelten als die beste Informationsquelle über UAE, und Behörden wie die FDA und EMA bieten öffentlichen Zugang zu diesen Beilagen. Allerdings fehlt es diesen Datenbanken oft an Standardisierung, was die Nutzung für eine umfassende UAE-Analyse erschwert.

Eine bemerkenswerte UAE-Datenbank ist SIDER, die Daten aus Arzneimittelpackungsbeilagen nutzt, um Informationen über unerwünschte Ereignisse zu extrahieren. Leider wurde sie in letzter Zeit nicht aktualisiert, und umfassende Datenbanken, die einfach für die Forschung zu UAE zu nutzen sind, fehlen immer noch.

#Einsatz fortgeschrittener Methoden zur Analyse medizinischer Daten

Jüngste Entwicklungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben es möglich gemacht, Textdaten effektiver zu analysieren. Ein Modell namens BERT war in diesem Bereich besonders nützlich. NLP-Methoden werden angepasst, um UAE aus Arzneimittelpackungsbeilagen zu identifizieren, indem Begriffe im Zusammenhang mit unerwünschten Ereignissen erkannt werden. Es gab Bestrebungen, diese Technologien zu nutzen, um die Extraktion von UAE-Informationen zu verbessern, wobei einige bemerkenswerte Projekte sich auf die Entwicklung besserer Werkzeuge zur Erkennung dieser Ereignisse konzentrierten.

#Die OnSIDES-Datenbank

Die OnSIDES-Datenbank wurde geschaffen, um die Lücken in bestehenden UAE-Datenbanken zu schliessen, indem fortschrittliche NLP-Techniken eingesetzt werden. Sie nutzt ein Modell namens PubMedBERT, das für die Aufgabe optimiert wurde, vorherzusagen, ob ein Begriff in Arzneimittelpackungsbeilagen auf eine UAE verweist. Bei diesem Verfahren werden potenzielle UAE-Begriffe extrahiert und das Modell trainiert, um sie genau zu klassifizieren.

Stand Anfang 2024 enthält die OnSIDES-Datenbank über 3,6 Millionen UAE und mehr als 114.000 Warnhinweise zu UAE aus fast 47.000 Arzneimittelpackungsbeilagen. Diese umfassende Ressource bietet einen aktuellen Überblick über UAE bei vielen Medikamenten und wird regelmässig aktualisiert, um neue Daten zu berücksichtigen.

#Besonderes Augenmerk auf pädiatrische UAE

Kinder haben oft höhere Risiken, wenn sie Medikamente einnehmen, doch es gibt begrenzte Daten zu UAE, die speziell für pädiatrische Populationen relevant sind. Um dem Rechnung zu tragen, wurde die OnSIDES-Datenbank angepasst, um eine ergänzende Datenbank für pädiatrische Patienten zu schaffen, die OnSIDES-PED heisst. Diese neue Datenbank konzentriert sich auf UAE, die in Arzneimittelpackungsbeilagen erwähnt werden und speziell auf Kinder zutreffen.

Um diese Datenbank zu erstellen, identifizierten Forscher Arzneimittelpackungsbeilagen, die pädiatriespezifische UAE-Erwähnungen enthielten. Sie haben eine Stichprobe dieser Beilagen manuell annotiert, um die Modelle zu trainieren, die relevante Informationen extrahieren. Dieses Bemühen führte zu einer erheblichen Menge an pädiatriespezifischen UAE-Daten, die für Forschungs- und Gesundheitszwecke verwendet werden können.

#Internationale Vergleiche von UAE-Daten

Um das Verständnis von UAE weiter zu verbessern, wurde eine zusätzliche Ressource namens OnSIDES-INTL entwickelt. Diese Datenbank enthält UAE-Informationen aus Arzneimittelpackungsbeilagen in Märkten ausserhalb der USA, wie Europa, dem UK und Japan. Durch die Anpassung der Extraktionsmethoden an verschiedene Arten von Arzneimittelpackungsbeilagen in verschiedenen Regionen haben Forscher wertvolle Daten zusammengestellt, die international verglichen werden können.

Die OnSIDES-INTL-Datenbank hilft zu identifizieren, wie UAE in verschiedenen Ländern variieren, und beleuchtet potenzielle Wissenslücken und die Bedeutung des Verständnisses internationaler Arzneimittelsicherheitsvorschriften. Diese Ressource erhöht das allgemeine Verständnis von UAE und kann dazu beitragen, bessere Gesundheitspraktiken weltweit zu informieren.

#Der Prozess der Vorhersage von UAE

Um vorherzusagen, welche Begriffe in Arzneimittelpackungsbeilagen auf UAE hinweisen, sammeln Forscher zunächst eine umfassende Liste von potenziellen UAE-Begriffen. Dann trainieren sie ein Modell, um diese Begriffe basierend auf dem Kontext in den Arzneimittelpackungsbeilagen zu bewerten. Verschiedene Strategien wurden während des Modelltrainings getestet, einschliesslich der besten Präsentation der Eingabedaten für die Bewertung durch das Modell.

Das Ziel ist es, eine hohe Genauigkeit bei der Identifizierung echter UAE-Begriffe zu erreichen. Dies umfasst die Optimierung des Modells mit verschiedenen Techniken und den Vergleich der Leistung zwischen verschiedenen Sprachmodellen. Letztendlich wird das leistungsstärkste Modell ausgewählt, um in der OnSIDES-Datenbank verwendet zu werden.

#Die Zukunft der UAE-Forschung

Die Entwicklung der OnSIDES-Datenbank stellt einen wichtigen Schritt in Richtung besseres Verständnis und Management von UAE dar. Es gibt jedoch weiterhin Einschränkungen zu berücksichtigen, wie die Abhängigkeit von Arzneimittelpackungsbeilagen für Informationen und die Möglichkeit, bekannte UAE zu verpassen, die in anderen Quellen beschrieben sind. Die Forscher erkennen die Notwendigkeit, die Extraktionsmethoden weiter zu verbessern und die Datenbanken zu erweitern, um ein umfassenderes Bild von UAE zu bieten.

Darüber hinaus könnte zukünftige Forschung andere Bereiche im Zusammenhang mit Arzneimittelsicherheit erkunden, wie die Auswirkungen von Arzneimittelwechselwirkungen oder bestimmten Bevölkerungsgruppen, die anfälliger für UAE sein könnten. Die kontinuierliche Entwicklung der NLP-Technologie bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Fähigkeit, komplexe medizinische Daten zu analysieren und zu verstehen, sodass potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Medikamenten leichter identifiziert werden können.

#Fazit

UAE sind ein bedeutendes Problem im Gesundheitswesen, das kontinuierliche Aufmerksamkeit und Forschung erfordert. Die OnSIDES-Datenbank und ihre verwandten Ressourcen dienen als wichtige Werkzeuge zur Verfolgung und zum Verständnis dieser Ereignisse. Durch den Einsatz fortschrittlicher NLP-Methoden und die Schaffung umfassender Datenbanken, die mehrere Regionen und spezifische Bevölkerungsgruppen abdecken, sind Forscher besser positioniert, die Arzneimittelsicherheit und Patientenversorgung in Zukunft zu verbessern. Mit kontinuierlichen Updates und Fortschritten in der Technologie sieht die Zukunft der UAE-Forschung vielversprechend aus und ebnet den Weg für sicherere Medikamentenpraktiken.