[發明專利]一種輔助用藥決策方法及智能輔助用藥系統

在審

• 申請號: 201910067659.1
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109859815A
• 公開（公告）日: 2019-06-07
• 發明（設計）人: 錢步月;李揚;董亞琳;王陶陶;尹暢暢;張先禮;趙榮建;鄭慶華
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H50/70
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

1.一種輔助用藥決策方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，采集獲取患者醫療數據，將其進行預處理，獲得結構統一的患者標準臨床數據；

步驟2，根據步驟1獲得的患者標準臨床數據，通過分類回歸樹算法對患者適用藥物進行預測，結合藥品數據庫內藥品信息，自動生成用藥提議，實現輔助用藥決策；用藥提議用于提供給醫師審核使用。

2.根據權利要求1所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，所用藥品為抗菌藥品時，還包括步驟3；

步驟3，計算所用抗菌藥品群體藥代動力學參數，建立群體藥代動力學模型；根據步驟1獲得的患者標準臨床數據對群體藥代動力學模型進行修正；計算獲得個體藥代動力學參數，構建個體藥代動力學模型；通過個體藥代動力學模型，預測出患者的血藥濃度變化，根據預測獲得的血藥濃度變化生成用藥提議。

3.根據權利要求2所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，還包括：

步驟4，在預定時間內對患者血藥濃度進行采樣檢測；若檢測值符合預測值，則維持原劑量進行用藥，若檢測值與預測值差異超過閾值，則更新個體藥代動力學模型參數，重新計算用藥劑量，得出優化后的用藥提議。

4.根據權利要求1所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，步驟1中，通過數據倉庫技術直接從醫院或醫療機構的不同業務系統數據庫中抽取獲得患者醫療數據，通過數據清洗轉換后存儲到數據倉庫；患者醫療數據包括：患者的就診信息、個體體征信息、臨床檢查與化驗結果、診斷報告及治療與用藥歷史。

5.根據權利要求1所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，步驟1具體包括：

步驟1.1，業務系統數據互連：對包含患者各類醫療數據的電子業務系統建立開放數據庫互連，實現異構數據庫間的數據共享；

步驟1.2，數據抽取：使用數據抽取工具，在數據庫中抽取需要的數據，通過TCP/IP協議將數據投遞到目標端，進行解析還原；

步驟1.3，數據清洗：將抽取到的數據進行預處理，使得數據格式滿足預設的使用要求；

步驟1.4，數據標準化：將步驟1.3處理后的數據進行格式轉換，獲得結構統一的患者標準臨床數據。

6.根據權利要求5所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，步驟1.3具體包括：

步驟1.3.1，根據抽取數據的特點，進行數據分析，確定數據類型、數據規模以及各屬性特征下數據的分布情況；

步驟1.3.2，尋找并補全數據中的缺失值；

步驟1.3.3，判斷篩選數據中的異常值。

7.根據權利要求1所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，步驟2具體包括：

步驟2.1，根據藥品使用說明書構建藥品數據庫；

步驟2.2，使用分類回歸樹算法對藥品數據庫中的藥品數據反復分組，遞歸的生成若干子節點，直到數據集不可分時停止決策樹生長，獲得藥品決策樹模型；其中每個葉子節點代表一種結論，每個非葉子節點代表一種屬性特征；

步驟2.3，將步驟1獲得的患者標準臨床數據映射成定長N維患者特征向量，維度N代表向量中所包含的參數或屬性種類；

步驟2.4，將步驟2.3獲得的患者特征向量輸入步驟2.2構建的藥品決策樹模型中，通過逐項判斷完成對患者分類，生成用藥提議。

8.根據權利要求2所述的一種輔助用藥決策方法，其特征在于，步驟3具體包括：

步驟3.1，使用非線性混合效應模型，計算所用抗菌藥品群體藥代動力學參數，并建立群體藥代動力學模型；

步驟3.2，使用步驟1獲取的患者標準臨床數據對步驟3.1建立的群體藥代動力學模型進行修正；通過貝葉斯反饋法，獲取個體藥代動力學參數，構建獲得個體藥代動力學模型；通過個體藥代動力學模型模型，預測出患者預定時間內血藥濃度變化，根據血藥濃度變化生成用藥提議。