name: fda-database description: “通过openFDA API查询药物、设备、不良事件、召回、监管提交（510k、PMA）、物质识别（UNII），用于FDA监管数据分析和安全研究。”

FDA数据库访问

概述

通过openFDA访问全面的FDA监管数据，openFDA是FDA提供公共数据集开放API的倡议。使用Python和标准化接口查询关于药物、医疗设备、食品、动物/兽医产品和物质的信息。

关键能力：

查询药物、设备、食品和兽医产品的不良事件
访问产品标签、批准和监管提交
监控召回和执法行动
查找国家药品代码（NDC）和物质标识符（UNII）
分析设备分类和许可（510k、PMA）
跟踪药物短缺和供应问题
研究化学结构和物质关系

何时使用此技能

此技能应在以下情况下使用：

药物研究：安全概况、不良事件、标签、批准、短缺
医疗设备监控：不良事件、召回、510(k)许可、PMA批准
食品安全：召回、过敏原跟踪、不良事件、膳食补充剂
兽医医学：按物种和品种的动物药物不良事件
化学/物质数据：UNII查找、CAS号映射、分子结构
监管分析：批准路径、执法行动、合规跟踪
药物警戒：上市后监控、安全信号检测
科学研究：药物相互作用、比较安全性、流行病学研究

快速开始

1. 基本设置

from scripts.fda_query import FDAQuery

# 初始化（API密钥可选但推荐）
fda = FDAQuery(api_key="YOUR_API_KEY")

# 查询药物不良事件
events = fda.query_drug_events("aspirin", limit=100)

# 获取药物标签
label = fda.query_drug_label("Lipitor", brand=True)

# 搜索设备召回
recalls = fda.query("device", "enforcement",
                   search="classification:Class+I",
                   limit=50)

2. API密钥设置

虽然API无需密钥也能工作，但注册可获得更高请求限制：

无密钥：240请求/分钟，1,000/天
有密钥：240请求/分钟，120,000/天

注册地址：https://open.fda.gov/apis/authentication/

设置为环境变量：

export FDA_API_KEY="your_key_here"

3. 运行示例

# 运行综合示例
python scripts/fda_examples.py

# 演示内容：
# - 药物安全概况
# - 设备监控
# - 食品召回监控
# - 物质查找
# - 比较药物分析
# - 兽医药物分析

FDA数据库类别

药物

访问6个与药物相关的端点，覆盖从批准到上市后监控的完整药物生命周期。

端点：

不良事件 – 副作用、错误和治疗失败的报告
产品标签 – 处方信息、警告、适应症
NDC目录 – 国家药品代码产品信息
执法报告 – 药物召回和安全行动
Drugs@FDA – 1939年以来的历史批准数据
药物短缺 – 当前和已解决的供应问题

常见用例：

# 安全信号检测
fda.count_by_field("drug", "event",
                  search="patient.drug.medicinalproduct:metformin",
                  field="patient.reaction.reactionmeddrapt")

# 获取处方信息
label = fda.query_drug_label("Keytruda", brand=True)

# 检查召回
recalls = fda.query_drug_recalls(drug_name="metformin")

# 监控短缺
shortages = fda.query("drug", "drugshortages",
                     search="status:Currently+in+Shortage")

参考： 见references/drugs.md获取详细文档

设备

访问9个与设备相关的端点，覆盖医疗设备安全、批准和注册。

端点：

不良事件 – 设备故障、伤害、死亡
510(k)许可 – 上市前通知
分类 – 设备类别和风险等级
执法报告 – 设备召回
召回 – 详细召回信息
PMA – III类设备的上市前批准数据
注册与清单 – 制造设施数据
UDI – 唯一设备标识数据库
COVID-19血清学 – 抗体测试性能数据

常见用例：

# 监控设备安全
events = fda.query_device_events("pacemaker", limit=100)

# 查找设备分类
classification = fda.query_device_classification("DQY")

# 查找510(k)许可
clearances = fda.query_device_510k(applicant="Medtronic")

# 通过UDI搜索
device_info = fda.query("device", "udi",
                       search="identifiers.id:00884838003019")

参考： 见references/devices.md获取详细文档

食品

访问2个与食品相关的端点，用于安全监控和召回。

端点：

不良事件 – 食品、膳食补充剂和化妆品事件
执法报告 – 食品产品召回

常见用例：

# 监控过敏原召回
recalls = fda.query_food_recalls(reason="undeclared peanut")

# 跟踪膳食补充剂事件
events = fda.query_food_events(
    industry="Dietary Supplements")

# 查找污染召回
listeria = fda.query_food_recalls(
    reason="listeria",
    classification="I")

参考： 见references/foods.md获取详细文档

动物与兽医

访问兽医药物不良事件数据，包括物种特定信息。

端点：

不良事件 – 按物种、品种和产品的动物药物副作用

常见用例：

# 物种特定事件
dog_events = fda.query_animal_events(
    species="Dog",
    drug_name="flea collar")

# 品种倾向分析
breed_query = fda.query("animalandveterinary", "event",
    search="reaction.veddra_term_name:*seizure*+AND+"
           "animal.breed.breed_component:*Labrador*")

参考： 见references/animal_veterinary.md获取详细文档

物质与其他

访问分子级物质数据，包括UNII代码、化学结构和关系。

端点：

物质数据 – UNII、CAS、化学结构、关系
NSDE – 历史物质数据（旧版）

常见用例：

# UNII到CAS映射
substance = fda.query_substance_by_unii("R16CO5Y76E")

# 按名称搜索
results = fda.query_substance_by_name("acetaminophen")

# 获取化学结构
structure = fda.query("other", "substance",
    search="names.name:ibuprofen+AND+substanceClass:chemical")

参考： 见references/other.md获取详细文档

常见查询模式

模式1：安全概况分析

结合多个数据源创建综合安全概况：

def drug_safety_profile(fda, drug_name):
    """生成完整安全概况。"""

    # 1. 总不良事件数
    events = fda.query_drug_events(drug_name, limit=1)
    total = events["meta"]["results"]["total"]

    # 2. 最常见反应
    reactions = fda.count_by_field(
        "drug", "event",
        search=f"patient.drug.medicinalproduct:*{drug_name}*",
        field="patient.reaction.reactionmeddrapt",
        exact=True
    )

    # 3. 严重事件
    serious = fda.query("drug", "event",
        search=f"patient.drug.medicinalproduct:*{drug_name}*+AND+serious:1",
        limit=1)

    # 4. 近期召回
    recalls = fda.query_drug_recalls(drug_name=drug_name)

    return {
        "total_events": total,
        "top_reactions": reactions["results"][:10],
        "serious_events": serious["meta"]["results"]["total"],
        "recalls": recalls["results"]
    }

模式2：时间趋势分析

使用日期范围分析趋势：

from datetime import datetime, timedelta

def get_monthly_trends(fda, drug_name, months=12):
    """获取月度不良事件趋势。"""
    trends = []

    for i in range(months):
        end = datetime.now() - timedelta(days=30*i)
        start = end - timedelta(days=30)

        date_range = f"[{start.strftime('%Y%m%d')}+TO+{end.strftime('%Y%m%d')}]"
        search = f"patient.drug.medicinalproduct:*{drug_name}*+AND+receivedate:{date_range}"

        result = fda.query("drug", "event", search=search, limit=1)
        count = result["meta"]["results"]["total"] if "meta" in result else 0

        trends.append({
            "month": start.strftime("%Y-%m"),
            "events": count
        })

    return trends

模式3：比较分析

并排比较多个产品：

def compare_drugs(fda, drug_list):
    """比较多种药物的安全概况。"""
    comparison = {}

    for drug in drug_list:
        # 总事件数
        events = fda.query_drug_events(drug, limit=1)
        total = events["meta"]["results"]["total"] if "meta" in events else 0

        # 严重事件数
        serious = fda.query("drug", "event",
            search=f"patient.drug.medicinalproduct:*{drug}*+AND+serious:1",
            limit=1)
        serious_count = serious["meta"]["results"]["total"] if "meta" in serious else 0

        comparison[drug] = {
            "total_events": total,
            "serious_events": serious_count,
            "serious_rate": (serious_count/total*100) if total > 0 else 0
        }

    return comparison

模式4：跨数据库查找

跨多个端点链接数据：

def comprehensive_device_lookup(fda, device_name):
    """在所有相关数据库中查找设备。"""

    return {
        "adverse_events": fda.query_device_events(device_name, limit=10),
        "510k_clearances": fda.query_device_510k(device_name=device_name),
        "recalls": fda.query("device", "enforcement",
                           search=f"product_description:*{device_name}*"),
        "udi_info": fda.query("device", "udi",
                            search=f"brand_name:*{device_name}*")
    }

处理结果

响应结构

所有API响应遵循此结构：

{
    "meta": {
        "disclaimer": "...",
        "results": {
            "skip": 0,
            "limit": 100,
            "total": 15234
        }
    },
    "results": [
        # 结果对象数组
    ]
}

错误处理

始终处理潜在错误：

result = fda.query_drug_events("aspirin", limit=10)

if "error" in result:
    print(f"错误: {result['error']}")
elif "results" not in result or len(result["results"]) == 0:
    print("未找到结果")
else:
    # 处理结果
    for event in result["results"]:
        # 处理事件数据
        pass

分页

对于大型结果集，使用分页：

# 自动分页
all_results = fda.query_all(
    "drug", "event",
    search="patient.drug.medicinalproduct:aspirin",
    max_results=5000
)

# 手动分页
for skip in range(0, 1000, 100):
    batch = fda.query("drug", "event",
                     search="...",
                     limit=100,
                     skip=skip)
    # 处理批次

最佳实践

1. 使用特定搜索

推荐：

# 特定字段搜索
search="patient.drug.medicinalproduct:aspirin"

不推荐：

# 过于宽泛的通配符
search="*aspirin*"

2. 实施速率限制

FDAQuery类自动处理速率限制，但注意限制：

240请求/分钟
120,000请求/天（有API密钥时）

3. 缓存频繁访问数据

FDAQuery类包含内置缓存（默认启用）：

# 缓存自动启用
fda = FDAQuery(api_key=api_key, use_cache=True, cache_ttl=3600)

4. 使用精确匹配进行计数

当计数/聚合时，使用.exact后缀：

# 计数精确短语
fda.count_by_field("drug", "event",
                  search="...",
                  field="patient.reaction.reactionmeddrapt",
                  exact=True)  # 自动添加.exact

5. 验证输入数据

清理和验证搜索词：

def clean_drug_name(name):
    """清理药物名称以用于查询。"""
    return name.strip().replace('"', '\\"')

drug_name = clean_drug_name(user_input)

API参考

详细文档：

认证和速率限制 → 见references/api_basics.md
药物数据库 → 见references/drugs.md
设备数据库 → 见references/devices.md
食品数据库 → 见references/foods.md
动物/兽医数据库 → 见references/animal_veterinary.md
物质数据库 → 见references/other.md

脚本

`scripts/fda_query.py`

主要查询模块，提供FDAQuery类：

所有FDA端点的统一接口
自动速率限制和缓存
错误处理和重试逻辑
常见查询模式

`scripts/fda_examples.py`

综合示例：

药物安全概况分析
设备监控监控
食品召回跟踪
物质查找
比较药物分析
兽医药物分析

运行示例：

python scripts/fda_examples.py

其他资源

openFDA主页：https://open.fda.gov/
API文档：https://open.fda.gov/apis/
交互式API浏览器：https://open.fda.gov/apis/try-the-api/
GitHub仓库：https://github.com/FDA/openfda
服务条款：https://open.fda.gov/terms/

支持与故障排除

常见问题

问题：超出速率限制

解决方案：使用API密钥、实施延迟或减少请求频率

问题：未找到结果

解决方案：尝试更广泛的搜索词、检查拼写、使用通配符

问题：查询语法无效

解决方案：在references/api_basics.md中审查查询语法

问题：结果中缺少字段

解决方案：并非所有记录包含所有字段；始终检查字段是否存在

获取帮助

GitHub Issues：https://github.com/FDA/openfda/issues
电子邮件：open-fda@fda.hhs.gov