申请/专利权人：深圳平乐骨伤科医院(深圳市坪山区中医院、深圳市骨伤科医院)

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN118053541A

主分类号：G16H20/10

分类号：G16H20/10;G16H10/60;G16H50/30;G16H50/70;G16H40/20;G16H70/40;G16H15/00;G16H80/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明涉及医疗信息技术领域，具体为一种药物不良反应智能识别预防系统，系统包括药品反应数据采集模块、文本信息处理模块、不良反应识别模块、风险评估模块、数据监控与报警模块、数据同步接口模块、历史病历分析模块、预测建模模块、决策支持系统模块；本发明通过采用ApacheKafka流处理技术，系统能够实时处理和分析医院信息系统中大量的药物使用和患者反应数据，极大地提升了对药物不良反应风险的快速识别和即时反馈能力，利用RESTfulAPI和数据映射技术进行数据同步，解决了数据同步的问题，确保了数据质量和可用性，还采用了如支持向量机和贝叶斯网络等高级算法，显著提高了药物不良反应的预测和识别精度。

主权项：1.一种药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述系统包括药品反应数据采集模块、文本信息处理模块、不良反应识别模块、风险评估模块、数据监控与报警模块、数据同步接口模块、历史病历分析模块、预测建模模块、决策支持系统模块；所述药品反应数据采集模块基于医院信息系统数据，采用ApacheKafka流处理技术，实时监测药物采用和患者反应信息，生成实时药品采用和反应数据集；所述文本信息处理模块基于实时药品采用和反应数据集，采用BERT模型处理文本，提取所需要的信息，生成处理后的文本信息；所述不良反应识别模块基于处理后的文本信息，采用支持向量机算法，分类并标记不良反应，生成不良反应识别结果；所述风险评估模块基于不良反应识别结果，采用贝叶斯网络进行风险评估，生成风险评估报告；所述数据监控与报警模块基于风险评估报告，采用孤立森林算法进行异常检测，生成实时监控报告；所述数据同步接口模块基于实时监控报告，采用RESTfulAPI和数据映射技术同步数据，生成数据同步状态报告；所述历史病历分析模块基于数据同步状态报告，采用关联规则学习分析历史病历，生成历史病历分析报告；所述预测建模模块基于历史病历分析报告，采用自回归积分滑动平均模型进行药物不良反应预测，生成预测模型；所述决策支持系统模块基于预测模型，采用多标准决策分析提供药物采用和风险管理建议，生成决策支持报告；所述实时药品使用和反应数据集包括药物名称、剂量、使用时间、患者的反应描述，所述处理后的文本信息包括药物名称、剂量、不良反应的提取信息，所述不良反应识别结果具体为使用支持向量机算法标记的不良反应类别和特征，所述风险评估报告具体为根据贝叶斯网络分析的药物不良反应风险水平和可能性报告，所述实时监控报告具体为异常检测结果以及潜在的风险事件报告，所述数据同步状态报告具体指数据通过RESTfulAPI和数据映射技术同步至国家药品不良反应中心的状态和质量报告，所述历史病历分析报告具体指基于关联规则学习分析得出的药物不良反应模式和趋势报告，所述预测模型具体为使用自回归积分滑动平均模型对未来药物不良反应事件的预测和概率分布模型，所述决策支持报告具体指基于多标准决策分析得出的药物使用建议和风险管理措施报告。

全文数据：

权利要求：

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