Page 119 - 《中国药房》2026年1期

心、回顾性开发转向多中心、前瞻性验证，最终通过干预 [12] HOSTE E A J，KELLUM J A，SELBY N M，et al. Global
性研究证实 ADRs 预测模型的可行性，这也是 ADRs 预 epidemiology and outcomes of acute kidney injury[J]. Nat
测模型获得临床认可与监管批准的必经之路。（3）在整 Rev Nephrol，2018，14（10）：607-625.
合层面，机器学习不再局限于风险评分，而是将ADRs预 [13] KIM J Y，KIM K Y，YEE J，et al. Risk scoring system for
测模型与医院信息系统、电子病历等相结合，推动药物 vancomycin-associated acute kidney injury[J]. Front Phar‐
macol，2022，13：815188.
安全监测向智能化、个体化方向转型。
[14] YANG Y L，YAN H Y，WANG X Y，et al. Clinical risk as‐
综上所述，机器学习凭借其强大的数据处理与特征
sessment of serum creatinine abnormalities during vanco‐
挖掘能力，在肾脏、肝脏等多器官 ADRs 预测中成效显
mycin therapy：a retrospective study using machine lear-
著，为药物安全监测提供了新路径。
ning models[J]. Int J Clin Pharm，2025，47（6）：1830-1840.
参考文献 [15] ZHANG P，CHEN Q，LAO J H，et al. Machine learning
[ 1 ] EDWARDS I R，ARONSON J K. Adverse drug reactions： modeling for the risk of acute kidney injury in inpatients
definitions，diagnosis，and management[J]. Lancet，2000， receiving amikacin and etimicin[J]. Front Pharmacol，
356（9237）：1255-1259. 2025，16：1538074.
[ 2 ] 国家药品不良反应监测中心. 国家药品不良反应监测年 [16] HUANG S H，CHU C Y，HSU Y C，et al. How platinum-
度报告（2024 年）[J]. 中国病毒病杂志，2025，15（4）： induced nephrotoxicity occurs machine learning predic‐
317-326. tion in non-small cell lung cancer patients[J]. Comput
[ 3 ] PIRMOHAMED M，JAMES S，MEAKIN S，et al. Ad‐ Methods Programs Biomed，2022，221：106839.
verse drug reactions as cause of admission to hospital：pro‐ [17] YU X，WU R，JI Y W，et al. Identifying patients at risk of
spective analysis of 18 820 patients[J]. BMJ，2004，329 acute kidney injury among patients receiving immune
（7456）：15-19. checkpoint inhibitors：a machine learning approach[J].
[ 4 ] INÁCIO P，CAVACO A，AIRAKSINEN M. The value of Diagnostics （Basel），2022，12（12）：3157.
patient reporting to the pharmacovigilance system：a sys‐ [18] MIAO T，LEE L H N，SUN T，et al. Safety of nonselec‐
tematic review[J]. Br J Clin Pharmacol，2017，83（2）： tive nonsteroidal anti-inflammatory drugs in cardiac sur‐
227-246. gery：a historical cohort study[J]. Can J Anaesth，2025，72
[ 5 ] LOPEZ-GONZALEZ E，HERDEIRO M T，FIGUEIRAS （7）：1056-1065.
A. Determinants of under-reporting of adverse drug reac‐ [19] 肇丽梅，缪丽燕. 药物性肝损伤研究进展及展望[J]. 药学
tions：a systematic review[J]. Drug Saf，2009，32（1）： 进展，2023，47（2）：81-83.
19-31. [20] HE X，YAO P L，LI M T，et al. A risk scoring model for
[ 6 ] 詹世鹏，马攀，刘芳. 机器学习在治疗药物监测与个体化 high-dose methotrexate-induced liver injury in children
用药中的应用[J]. 中国药房，2023，34（1）：117-121，128. with acute lymphoblastic leukemia based on gene poly‐
[ 7 ] LI Q Y，TANG B H，WU Y E，et al. Machine learning：a morphism study[J]. Front Pharmacol，2021，12：726229.
new approach for dose individualization[J]. Clin Pharma‐ [21] HAN J M，YEE J，CHO S，et al. A risk scoring system uti‐
col Ther，2024，115（4）：727-744. lizing machine learning methods for hepatotoxicity predic‐
[ 8 ] HANDELMAN G S，KOK H K，CHANDRA R V，et al. tion one year after the initiation of tyrosine kinase inhibi‐
eDoctor：machine learning and the future of medicine[J]. J tors[J]. Front Oncol，2022，12：790343.
Intern Med，2018，284（6）：603-619. [22] ZENG Y，LU H，LI S，et al. Risk prediction of liver injury
[ 9 ] SETO H，OYAMA A，KITORA S，et al. Gradient boosting in pediatric tuberculosis treatment：development of an au‐
decision tree becomes more reliable than logistic regres‐ tomated machine learning model[J]. Drug Des Devel
sion in predicting probability for diabetes with big data[J]. Ther，2025，19：239-250.
Sci Rep，2022，12（1）：15889. [23] XIAO Y，CHEN Y F，HUANG R J，et al. Interpretable ma‐
[10] IOSIFIDIS A，TEFAS A，PITAS I. Graph embedded ex‐ chine learning in predicting drug-induced liver injury
treme learning machine[J]. IEEE Trans Cybern，2016，46 among tuberculosis patients：model development and vali‐
（1）：311-324. dation study[J]. BMC Med Res Methodol， 2024，
[11] BRESSO E，MONNIN P，BOUSQUET C，et al. Investi‐ 24（1）：92.
gating ADR mechanisms with explainable AI：a feasibility [24] CARDINALE D， CICERI F， LATINI R， et al.
study with knowledge graph mining[J]. BMC Med Inform Anthracycline-induced cardiotoxicity：a multicenter ran‐
Decis Mak，2021，21（1）：171. domised trial comparing two strategies for guiding preven‐

中国药房 2026年第37卷第1期 China Pharmacy 2026 Vol. 37 No. 1 · 109 ·