TBIA 11-2023 药学数据集 药理学

摘要：本文件规定了药学数据集中药理学相关数据的结构、内容和编码规则。本文件适用于医疗机构、科研机构及医药企业进行药理学数据的采集、存储、交换和共享。
Title：Pharmacological Data Set in Pharmaceutical Informatics
中国标准分类号：
国际标准分类号：11.040

在药学领域，药理学是研究药物与机体相互作用规律及其原理的科学。对于TBIA 11-2023药学数据集，其中关于药理学的部分进行了多项修订和更新。本文将聚焦于“药物代谢动力学参数的测定方法”这一条目，探讨其在新旧版本中的差异以及实际应用中的关键点。

### 药物代谢动力学参数的测定方法

#### 新旧版本差异分析

在旧版标准中，药物代谢动力学参数的测定主要依赖于传统的实验方法，如尿液收集法和血浆浓度监测等。这些方法虽然能够提供一定的数据支持，但在精确度和效率上存在局限性。而在新版标准（TBIA 11-2023）中，引入了更为先进的技术手段，例如非侵入式生物传感器技术和基于大数据分析的预测模型。

具体来说，新版标准强调了使用非侵入式生物传感器来实时监控药物在体内的浓度变化。这种方法不仅减少了对受试者的身体负担，还提高了数据采集的速度和准确性。此外，通过整合大数据分析技术，可以更精准地预测不同个体对同一种药物的不同反应，从而为个性化医疗提供了可能。

#### 应用方法详解

在实际应用过程中，首先需要根据药物特性选择合适的生物传感器类型。例如，某些药物可能更适合采用电化学传感器进行检测，而另一些则可能需要光学传感器。其次，在实施过程中应严格遵循标准操作规程，确保数据的真实性和可靠性。最后，利用大数据平台对收集到的数据进行深度挖掘和分析，以获取有价值的洞见，指导临床决策。

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