Drug Safety
期刊介绍
Drug Safety
是国际药物警戒学会（ISoP）的官方杂志。是一本关注药物的临床应用、注意事项、效益风险评估、风险管理及用药安全等领域研究的国际期刊。
Drug Safety
着重收载运用流行病学方法的权威评价、某药物和某类药物不良反应临床表现预防和管理、基于对某特定治疗领域药物安全性和有效性数据深入审核的获益风险评估等学术论文；同时发表针对临床药物治疗安全性相关的高质量原始研究论文，旨在指导药物使用和处方安全有效，促进合理用药。
期刊指标
期刊主编
Nitin Joshi, 国际药物警戒学会(ISoP)的官方杂志Drug Safety主编，现任国际药物警戒协会（ISoP）官方期刊【Drug Safety】主编和时事通讯刊物【Reactions Weekly】主编。同时担任Adis期刊的高级编辑，曾任Adis商业信息部副主编、Adis治疗领域（免疫学、呼吸病学、肾病学和肠胃病学）期刊编辑，以及【Drug Safety：Case Reports】编辑。
在线讲座
2022年6月15日
，
Drug Safety主编Nitin Joshi 将与您相聚云端，带您深度了解本刊
，并将从编辑的角度向大家阐释怎样的文章算是一篇好的原创研究文章。本场直播同时还邀请到了北京中医药大学东方医院教授、ISoP理事及科学委员会委员张力博士，辉瑞中国研发中心亚太区药物安全负责人梁冰医生，上海君实生物药物安全部门负责人白岩博士，以及施普林格·自然集团，数据库高级解决方案专家，科研学术顾问张宏伟博士，带来药物警戒领域从科研到实际应用最前沿的思维碰撞，分享各自领域新趋势、新思路和宝贵经验。
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研讨会介绍：
Drug Safety最新专刊限时免费开放
Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Pharmacovigilance
人工智能与机器学习在药物警戒中的作用
专刊主编：
Andrew Bate，Yuan Luo
现代医学与医疗保健服务体系正变得愈发复杂。在可以预见的未来，由医学专家所精心设计的、基于规则的系统，在识别大量的复杂模式、数据整合和数据预处理等方面将力有不逮，而机器学习（ML）正在这方面表现出巨大的潜力。目前，机器学习已经在电子病历的信息提取等方面得到了较广泛的应用。然而，机器学习在药物警戒（PV）领域的全方位应用还存在许多棘手的问题。本期特刊选取了16篇论文，包含原创研究论文、综述论文和评论文章等多种文章类型，希望能帮助读者充分了解机器学习在药物警戒领域的最新进展。专刊限时免费开放至2022年6月30日，欢迎下载阅读。
本期内容：
Artificial Intelligence and Machine Learning for Safe Medicines
Artificial Intelligence in Pharmacovigilance: An Introduction to Terms, Concepts, Applications, and Limitations
Black Swan Events and Intelligent Automation for Routine Safety Surveillance
「Artificial Intelligence」 for Pharmacovigilance: Ready for Prime Time?
Industry Perspective on Artificial Intelligence/Machine Learning in Pharmacovigilance
Intelligent Telehealth in Pharmacovigilance: A Future Perspective
Machine Learning in Causal Inference: Application in Pharmacovigilance
Artificial Intelligence Based on Machine Learning in Pharmacovigilance: A Scoping Review
Applying Machine Learning in Distributed Data Networks for Pharmacoepidemiologic and Pharmacovigilance Studies: Opportunities, Challenges, and Considerations
Artificial Intelligence-Based Pharmacovigilance in the Setting of Limited Resources
Identifying and Mitigating Potential Biases in Predicting Drug Approvals
Validation of Artificial Intelligence to Support the Automatic Coding of Patient Adverse Drug Reaction Reports, Using Nationwide Pharmacovigilance Data
Automated Drug Coding Using Artificial Intelligence: An Evaluation of WHODrug Koda on Adverse Event Reports
Using Iterative Pairwise External Validation to Contextualize Prediction Model Performance: A Use Case Predicting 1-Year Heart Failure Risk in Patients with Diabetes Across Five Data Sources
Leveraging Machine Learning to Facilitate Individual Case Causality Assessment of Adverse Drug Reactions
Supervised Machine Learning-Based Decision Support for Signal Validation classification
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