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目的：本研究依托运行良好的军卫1号医院信息系统，以利奈唑胺相关性血小板减少的人工主动监测评估为切入点，设计开发住院患者药品不良事件主动监测与评估警示系统。旨在弥补现行自发报告模式的不足，改善“被动监测”现状，使“实时监测”和“预防为主”的药品风险控制策略成为可能。方法：1、首先采用回顾性横断面研究，以某大型综合性医院2010年2月至2010年11月间使用利奈唑胺的住院患者为研究对象，以其特征事件-血小板减少症为试验效应，建立数据记录处理格式、观察指标，明确混杂因素鉴别标准、事件判断标准，获得危险因素、临床预测特征的筛选方法，探索系统研发技术方案的设计思路。2、采用触发器和推理机的技术原理，运用数据挖掘可视化技术，根据利奈唑胺相关性血小板减少摸索的设计思路，通过文献调研、需求撰写、技术方案设计、程序编写、系统测试和修改、与自发报告系统对接等步骤，逐步开发系统,并以临床药师人工评估结果为对照，论证系统监测效果。结果：1、研究纳入有效病例254例，使用利奈唑胺致相关性血小板减少症的有69例（27.2%），发生血小板低于正常值或基础值的25％的有127例（50%），其中有27例（10.6%）发生了Ⅲ和IV度血小板下降，17例(6.7%)需要输注血小板。逻辑回归单因素分析显示年龄、体重、肌酐清除率、血清白蛋白、每日剂量、基础血小板值，联用卡泊芬净、左氧氟沙星和美罗培南与血小板减少具有显著相关性，通过多因素分析和绘制ROC曲线，显示基每日剂量≥18.75mg/kg,基础血小板值≤181×109/L,用药天数≥10d的患者容易出现明显血小板减少，而当肌酐清除率≤88.39mL/min/1.73m2，血清白蛋白水平≤33.5g/L，每日剂量≥18.46mg/kg时，更容易发生轻度血小板减少。2、完成了药物相关性血小板减少、贫血、肝损害、肾损害4个事件的自动识别规则设计，建立了集自动监测、用药审查、辅助评估、特征分析、高危筛选为一体的关键技术路线，开发了配套软件系统，并对接医院自发报告监测管理系统。通过系统对746份病历进行回顾性监测，仅耗时5分41秒，常规病例的阳性预测值达69.4%。结论：1、本研究在预试验首次探讨了中国住院患者（n﹥200）的利奈唑胺相关性血小板减少的发生率、严重程度和危险因素，比较了血小板轻度和重度减少发生率的不同及影响因素的区别，并首次尝试使用受试者工作特征曲线，初步筛选了其风险特征的预测指标。2、本研究所研发的系统实现了药品不良事件的自动识别和辅助评估，设计了自订制安全用药审查智库，提供了药品风险特征及未知因素的数据分析控点，建立了医疗机构药品不良事件联动监测的工具型平台。通过效果验证，系统用于住院患者ADE监测切实可行，能够最大程度的降低药师审查医嘱、阅读病历的工作量，改变以往仅能靠人工监测评估的被动局面，为药品安全性监测工作的开展提供一种新的思路和实用性的技术工具。