王培培，叶明全，童九翠

（1.皖南医学院医学信息学院，安徽芜湖 241002；2.皖南医学院健康大数据挖掘与应用研究中心，安徽芜湖 241002；3.皖南医学院弋矶山医院临床药学部，安徽芜湖 241001）

近年来，针对药品不良反应（Adverse Drug Reaction，ADR）和精神障碍药品不良反应的研究备受关注[1-6]。ADR 现象的产生是多种相关因素综合作用的结果[1-4]，其产生是一个复杂、不确定且庞大的系统，需要研究人员通过数据挖掘方法对用药处方、用药人群、用药疾病等相关因素进行评价、筛选，确定ADR 风险影响因素的评价指标及其客观权重，构建ADR 风险指标评价体系，从而为联合用药或特定人群中出现的ADR 现象提供更多、更合理的解释[3-10]。韦梦玲等[7]通过专家评分结合熵权法氟喹诺酮类ADR 信号进行调整和评级，但熵权法易忽略指标本身的重要度，且专家评分存在主观倾向性；林哲人等[8]采用风险矩阵法对某院中药注射剂ADR 风险水平进行评价，筛选出高风险等级药品并提出预警方案，但风险矩阵法容易产生风险结问题；徐瑾等[9]利用主成分分析法研究头孢呋辛ADR 风险信号的强弱，但其指标缺少可解释性。目前，国内研究大多停留在ADR 定性分析上，样本量较小且对ADR 风险因素缺乏量化评估，没有建立真正有效的ADR 风险评估模型，具体到每个风险因素所占的权重仍不明确，且缺乏针对精神障碍患者ADR 的风险评价研究[10]。粗糙集作为一种有效分析和处理不确定信息的软计算方法，已被一些研究者应用于计算机安全漏……