[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

本發明公開了一種輔助用藥決策方法及智能輔助用藥系統，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，完成輔助用藥決策；用藥提議用于提供給醫師審核使用。本發明可智能化的提供具有科學性、專業性與精確性的用藥依據，能夠輔助臨床醫生及臨床藥師制定藥物最佳使用決策，從而進一步規范藥物使用。

技術領域

本發明屬于醫學領域及數據處理技術領域，特別涉及一種輔助用藥決策方法及智能輔助用藥系統。

背景技術

目前的用藥方案制定過程中，首先是依據藥品說明書給出的用藥建議，經人工查詢患者醫療數據，再由醫師或藥師根據自身經驗及藥品使用說明書制定初始用藥方案，并在治療過程中進行調整優化。目前的方法具有明顯的滯后性，調整效果與醫師或藥師的技術水平有關，易受到人為因素的影響。

另外，重癥患者中感染性疾病發病率高、病程快，抗菌類藥物藥代動力學參數因重癥患者體征不同從而產生極大的變化。針對如何有效的制定最佳的抗菌藥物給藥方案，提高抗菌藥物治療安全性與有效性的問題，目前較為有效的重癥患者感染性疾病給藥方案制定方法包括：首先是依據藥品說明書給出的用藥建議進行治療，在治療過程中通過多次血藥濃度采樣檢測來調整用藥劑量。依照上述現有方法制定的給藥方案，需要人工查詢患者醫療數據，再由醫師或藥師根據自身經驗及藥品使用說明書制定初始用藥方案，并在治療過程中進行調整優化。此方法具有明顯的滯后性，調整效果與醫師或藥師的技術水平有關，受人為因素影響嚴重，導致抗感染用藥無法達到預期效果，進而會使得重癥患者感染治療失敗率高、患者存活率低。

綜上所述，亟需一種新型的輔助用藥決策方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種輔助用藥決策方法及智能輔助用藥系統，以解決上述存在的技術問題。本發明可智能化的提供具有科學性、專業性與精確性的用藥依據，能夠輔助臨床醫生及臨床藥師制定藥物最佳使用決策，從而進一步規范藥物使用。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種輔助用藥決策方法，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。

進一步地，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。

進一步地，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。

進一步地，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。

進一步地，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；