【摘要】[目的/意义]研究旨在基于虚拟健康社区的自由文本数据,构建药物不良反应事件探测模型。从而为政府监管部门、医疗卫生机构和医药公司提供知识支撑,减少药物不良反应事件的发生。[方法/过程]首先梳理了主题相关的研究现状,然后搭建药物不良反应事件探测模型的整体架构,并深入阐述各层模型的基本要素及逻辑关系。以DIKW体系为模型设计逻辑框架,从数据获取层、自然语言处理层、语义分析层、关系抽取层和事件探测层,探测非结构化自由文本数据中蕴含的药物不良反应事件。[结果/结论]研究结果揭示了虚拟健康社区数据从数据到信息,再到知识,进而升华为智慧的传递和增值过程,为基于虚拟健康社区的非结构化文本数据的知识发现奠定了理论和实践基础。[局限]对于部分虚拟健康社区用户非规范化的用药经验表述的识别具有一定的局限性。