Utilization of Knowledge Graphs for Drug Safety Purposes (Pharmacovigilance)
Creators: name: Σιπάκη, Αντωνία Αναστάση
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Φαρμακοεπαγρύπνηση
Γράφοι Γνώσης
Φαρμακολογία
Pharmacovigilance
Knowledge Graphs
Pharmacology

description: Η Φαρμακοεπαγρύπνηση (PV) διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη διασφάλιση της ασφάλειας των φαρμακευτικών προϊόντων. Καθώς ο αριθμός των αναφορών ανεπιθύμητων ενεργειών φαρμάκων (ADR) αυξάνεται, απαιτούνται αποδοτικά εργαλεία για την ανίχνευση και ανάλυση σημάτων. Η παρούσα διπλωματική εργασία εξερευνά την εφαρμογή των Γράφων Γνώσης στη φαρμακοεπαγρύπνηση, εστιάζοντας στο μοντέλο OpenPVSignal, το οποίο έχει σχεδιαστεί για να βελτιώσει την ανίχνευση και ερμηνεία πιθανών σημάτων ασφάλειας φαρμάκων. Το μοντέλο OpenPVSignal βασίζεται στις αρχές του Σημασιολογικού Ιστού για τη δομή και διασύνδεση των δεδομένων αναφορών σημάτων φαρμακοεπαγρύπνησης. Αυτό επιτρέπει την καλύτερη ταυτοποίηση πιθανών ανεπιθύμητων ενεργειών φαρμάκων (ADR) και των σχέσεων μεταξύ φαρμάκων και των επιδράσεών τους. Ως πιλοτική πρακτική εφαρμογή, η εργασία εξυπηρετεί τον εμπλουτισμό του γράφου γνώσης OpenPVSignal με δύο σήματα φαρμακοεπαγρύπνησης, επιδεικνύοντας την πρακτική του χρήση στην αναγνώριση και ανάλυση σχέσεων φαρμάκου- ανεπιθύμητων ενεργειών. Τα αποτελέσματα του εμπλουτισμού αυτού υποδηλώνουν ότι ένας φαρμακολόγος μπορεί να λειτουργήσει επιτυχώς ως «domain expert» στη διαδικασία οικοδόμησης σχετικών γραφημάτων γνώσης, με απώτερο στόχο τη βελτίωση της χρησιμοποίησης της φαρμακοεπαγρύπνησης μέσω της παροχής ενός πιο ολοκληρωμένου και προσβάσιμου πλαισίου για την ανίχνευση σημάτων. Παρά τις προκλήσεις, όπως η χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων και πιθανές μεροληψίες, η παρούσα εργασία αποδεικνύει τη δυναμική των γράφων γνώσης στην υποστήριξη ρυθμιστικών αρχών, ειδικών στη φαρμακοεπαγρύπνηση και επαγγελματιών υγείας. Σαν μελλοντική εργασία, θα μπορούσε να επιτευχθεί η αυτοματοποιημένη ενσωμάτωση δεδομένων, η επέκταση του συνόλου δεδομένων και η διερεύνηση προηγμένων προσεγγίσεων μηχανικής μάθησης για την ενίσχυση των δυνατοτήτων του μοντέλου.
description: Pharmacovigilance (PV) plays crucial role in ensuring the safety of pharmaceutical products. As the volume of adverse drug reaction (ADR) reports is increasing, efficient tools for signal detection and analysis are required. This thesis explores the application of Knowledge Graphs (KGs) in pharmacovigilance, focusing on the OpenPVSignal model, which is designed to enhance the detection and interpretation of potential drug safety signals. The OpenPVSignal model is based on the “Semantic Web” paradigm to structure and interlink pharmacovigilance signal reports data. This allows better identification of potential ADRs and the relationships between drugs and their effects. As a hands-on pilot application, the thesis enriches the OpenPVSignal KG with two case study PV signals, demonstrating its practical use in identifying and analyzing drug-ADR relationships. The results of this enrichment suggest that a pharmacologist can successfully act as a “domain expert” in the process of building relevant KGs with an ultimate goal to improve the effectiveness of pharmacovigilance efforts by providing a more comprehensive and accessible framework for signal detection. Despite challenges such as manual data entry and potential biases, this thesis demonstrates the potential of KGs to support regulatory authorities, PV experts, and healthcare professionals. Future work will focus on automating data integration, expanding the dataset, and exploring advanced machine learning approaches to enhance the model’s capabilities.