申请/专利权人：南栖仙策(南京)高新技术有限公司

申请日：2023-06-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN116779096B

主分类号：G16H20/10

分类号：G16H20/10;G16C20/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.10.10#实质审查的生效;2023.09.19#公开

摘要：本发明公开了一种用药策略确定方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取目标用户的目标饮食信息、目标用药信息和目标用药效果；将目标饮食信息、目标用药信息和目标用药效果输入至目标用药策略预测模型中进行药物吸收模拟和用药策略预测；基于目标用药策略预测模型的输出，获得目标用户对应的目标用药策略。通过本公开实施例的技术方案，可以准确地确定出单个用户对应的用药策略。

主权项：1.一种用药策略确定方法，其特征在于，包括：获取目标用户的目标饮食信息、目标用药信息和目标用药效果；其中，所述目标用药效果为所述目标用户期望达到的用药效果；将所述目标饮食信息、所述目标用药信息和所述目标用药效果输入至目标用药策略预测模型中进行药物吸收模拟和用药策略预测；基于所述目标用药策略预测模型的输出，获得所述目标用户对应的目标用药策略；其中，所述目标用药策略预测模型包括：目标人体子模型和目标用药策略预测子模型；所述将所述目标饮食信息、所述目标用药信息和所述目标用药效果输入至目标用药策略预测模型中进行药物吸收模拟和用药策略预测，包括：将所述目标饮食信息和所述目标用药信息输入至所述目标用户对应的目标人体子模型中进行药物吸收模拟，获得所述目标用户对应的目标血药浓度曲线；所述目标人体子模型是基于所述目标用户对应的目标体征信息和预设生理药代动力学模型进行构建获得的；所述预设生理药代动力学模型是基于生理学、生物化学和解剖学构建的用于模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程的模型；所述目标血药浓度曲线为所述目标用户按照所述目标饮食信息和所述目标用药信息进行用药后，所述目标用户的药物吸收情况对应的曲线；将所述目标血药浓度曲线和所述目标用药效果输入至所述目标用药策略预测子模型进行最佳用药策略预测，获得所述目标用户对应的目标用药策略；其中，所述目标人体子模型包括：药物吸收模拟层和曲线调整层；所述将所述目标饮食信息和所述目标用药信息输入至所述目标用户对应的目标人体子模型中进行药物吸收模拟，获得所述目标用户对应的目标血药浓度曲线，包括：将所述目标用药信息中的目标药物名称输入至所述药物吸收模拟层中进行药物吸收模拟，获得所述目标用户使用目标药物后的多个基础血药浓度曲线；其中，所述基础血药浓度曲线是基于常规饮食信息、常规用药信息和所述目标药物名称共同确定出的所述目标用户在每个常规饮食信息和每个常规用药信息下对应的血药浓度曲线；将所述目标饮食信息、所述目标用药信息中的目标用药时间和目标用药剂量以及各个所述基础血药浓度曲线输入至所述曲线调整层中，确定出与所述目标饮食信息、所述目标用药时间和所述目标用药剂量相同的常规信息对应的基础血药浓度曲线，并将该基础血药浓度曲线确定为目标用户对应的目标血药浓度曲线，其中，所述常规信息包括常规饮食信息、常规用药信息中的常规用药时间和常规用药剂量；若不存在与所述目标饮食信息、所述目标用药时间和所述目标用药剂量相同的常规信息对应的基础血药浓度曲线，则确定出最接近所述目标饮食信息、所述目标用药时间和所述目标用药剂量的常规信息对应的基础血药浓度曲线，并对该基础血药浓度曲线进行调整，将调整后的基础血药浓度曲线作为目标用户对应的目标血药浓度曲线；其中，所述目标用药策略预测子模型包括：奖励函数确定层和用药策略预测层；所述将所述目标血药浓度曲线和所述目标用药效果输入至所述目标用药策略预测子模型进行最佳用药策略预测，获得所述目标用户对应的目标用药策略，包括：将所述目标用药效果输入至所述奖励函数确定层中进行奖励函数的确定，获得所述目标用户对应的目标奖励函数；所述奖励函数是基于血药浓度曲线下的面积、药峰浓度、最低有效浓度之上的面积和超过最低中毒浓度之上的面积进行构建的；将所述目标奖励函数和所述目标血药浓度曲线输入至所述用药策略预测层中进行用药策略预测，获得所述目标用户对应的目标用药策略；其中，所述用药策略预测层是预先基于所述目标奖励函数进行强化学习获得的，所述目标奖励函数用于确定所述用药策略预测层采取特定动作后获得的目标奖励值，所述特定动作包括所述目标饮食信息、所述目标用药信息中的目标用药时间和所述目标用药剂量；其中，所述目标用药策略包括理想饮食信息和理想用药信息；目标用户对应的理想饮食信息和理想用药信息基于预先标定对应关系和目标用户对应的理想血药浓度曲线确定，预先标定对应关系是基于血药浓度曲线与饮食信息和用药信息之间的对应关系进行构建的，目标用户对应的理想血药浓度曲线是基于用药策略预测层的输出获得的。

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