[發明專利]藥方用藥審核方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010894675.0
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN111986770B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 劉坤
• 申請（專利權）人: 深圳平安醫療健康科技服務有限公司
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H10/60;G06F40/295;G06F40/151
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種藥方用藥審核方法，其特征在于，所述藥方用藥審核方法包括：

獲取患者的醫療數據，并從所述醫療數據中提取藥方信息和診斷信息；

提取所述藥方信息中的藥品特征信息；

將所述藥品特征信息輸入至預置適應癥識別模型中進行適應癥的識別，得到所述藥品的適應癥；

提取所述診斷信息中的診斷結果，并將所述診斷結果輸入至預置適應癥識別模型中進行標準化轉換，得到所述診斷結果的標準化的命名實體；

計算所述適應癥和命名實體之間的相似度，基于所述相似度確定藥品與診斷結果之間的匹配度；

根據所述匹配度以及預設的專家規則庫和醫療本體知識庫，對所述藥方信息中的用藥進行審核，得到審核結果。

2.根據權利要求1所述的藥方用藥審核方法，其特征在于，所述計算所述適應癥和命名實體之間的相似度，基于所述相似度確定藥品與診斷結果之間的匹配度包括：

利用自然語言處理技術分別提取所述適應癥和命名實體中的病癥關鍵詞，并基于所述辯證關鍵詞構建對應的同義詞和近義詞；

以所述適應癥的病癥關鍵詞和所述命名實體的病癥關鍵詞作為縱向字段和和橫向字段，構建適應癥詞庫，其中所述適應癥和命名實體對應的同義詞和近義詞作為所述適應癥詞庫的基本元素；

通過編輯距離算法，計算所述適應癥的病癥關鍵詞相對于所述命名實體的同義詞和近義詞的第一編輯距離，以及所述命名實體的病癥關鍵詞相對于所述適應癥的同義詞和近義詞的第二編輯距離；

根據所述第一編輯距離和第二編輯距離，確定所述適應癥和命名實體之間的相似度，得到所述藥品與所述診斷結果之間的匹配度。

3.根據權利要求2所述的藥方用藥審核方法，其特征在于，所述根據所述匹配都以及預設的專家規則庫和醫療本體知識庫，對所述藥方信息中的用藥進行審核，得到審核結果包括：

提取所述診斷信息中的用藥醫囑；

根據所述診斷結果以及所述專家規則庫，對所述藥方信息中的藥品名稱進行用藥遴選審核；

通過用藥遴選審核后，根據所述匹配度以及所述醫療本體知識庫，對所述藥方信息中的藥品用法用量進行用法用量審核；

結合所述用藥遴選審核的結果以及所述用法用量審核的結果，對所述用藥醫囑的合理性，得到審核結果。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的藥方用藥審核方法，其特征在于，所述藥方用藥審核方法還包括：

獲取真實醫療處方數據，并提取所述醫療處方數據中的用藥信息和診斷數據；

根據所述用藥信息，獲取對應藥品的說明書以及所述藥品對應的臨床數據；

根據所述臨床數據確定對應藥品的適應癥的調整范圍；

利用標注工具，識別所述說明書中的病癥實體，并進行摘取標注，得到適應癥數據集；

利用NLP技術，對所述適應癥數據集中的適應癥以及對應的調整范圍進行深度學習，得到所述適應癥識別模型。

5.根據權利要求4所述的藥方用藥審核方法，其特征在于，在所述利用NLP技術，對所述適應癥數據集中的適應癥以及對應的調整范圍進行深度學習，得到所述適應癥識別模型之后，還包括：

從所述真實醫療處方數據中隨機選擇若干個數據作為驗證集；

將所述驗證集輸入至所述適應癥識別模型中進行用藥的匹配，得到匹配結果；

利用預置損失函數和優化器，計算所述驗證集中的預審核結果與所述匹配計算之間的差距，得到評價結果；

根據所述評價結果對所述適應癥識別模型進行調整，并對調整后的適應癥識別模型進行二次選訓練。