用于患者配药的配药数据处理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于患者配药的配药数据处理系统。该系统将目标配药机构中的目标历史配药文本信息与其他配药机构的其他历史配药文本信息集合进行联合分析，获得目标历史配药文本信息的经验因子。通过经验因子对目标配药机构中的历史配药文本信息进行进一步的分类分析，获得核验因子。通过核验因子与实时配药文本信息在数据库中对应的实时近邻可达密度的比值，获得提醒指标，根据提醒指标判断异常配药行为。本发明专利技术通过基于医疗数据库的数据处理方法，实现对配药过程中的异常配药行为的有效分析及提醒。过程中的异常配药行为的有效分析及提醒。过程中的异常配药行为的有效分析及提醒。

【技术实现步骤摘要】
用于患者配药的配药数据处理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种用于患者配药的配药数据处理系统。

技术介绍

[0002]医院或者药店中中药药剂师人工配药效率低下，直接影响配药机构的持续健康发展，影响了患者的取药效率以及医院的管理形象。且药剂师在配药时需要人工去多个药箱中秤药取药然后逐个核对，劳动力较大，且人工容易出现差错。中医治疗方式的恢复时间较长，面对一些病症的患者需要在配药机构频繁取药，为了防止人工抓药取药造成的错误，现在配药机构会采用数字化管理，通过人工阅读、人工执行、数字化出入库登记进行实现。但是在取药过程中仍会因为数据处理传递过程中产生错误数据，产生异常配药行为，如果不及时识别出异常配药行为，则会产生不可忽略的影响。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于患者配药的配药数据处理系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种用于患者配药的配药数据处理系统，所述系统包括：药方数据分析模块用于获得目标疾病类别的多个配药文本信息；对所述配药文本信息基于词袋模型的文本词频统计，获得所述配药文本中每个词特征，构成医嘱语义特征向量；构建所述配药文本信息中每个药物名称对应的键值；统计每个所述键值对应的日服用剂量，构建高维特征向量，对所述高维特征向量降维处理，获得药物配比关系特征向量；根据医嘱所述语义特征向量的差异和所述药物配比关系特征向量的差异获得特征差异，根据所述特征差异对不同所述配药文本信息分类，获得多个配药子类；历史药方数据处理模块用于获得每个配药机构一日内目标疾病类别的历史配药文本信息；以目标配药机构中所述目标疾病类别中任意一个所述历史配药文本信息作为目标历史配药文本信息；获得所述目标历史配药文本信息在其他配药机构中的其他历史配药文本信息集合中的所述配药子类，并根据所述目标历史配药文本信息与所属配药子类中其他历史配药文本信息的所述特征差异获得所述目标历史配药文本信息的经验因子；获得所述配药结构中每个所述历史配药文本信息的所述经验因子；根据所述经验因子差异对所述历史配药文本信息分类，并根据每个所述经验因子在所属类别中与其他所述经验因子的差异获得对应的所述历史配药文本信息的近邻可达密度，获得近邻可达密度集合；根据所述近邻可达密度集合中的元素均值、标准差和元素数量获得核验因子；异常提醒模块用于获得所述目标配药机构的实时配药文本信息，并基于历史数据库获得所述实时配药文本信息的实时近邻可达密度；以所述核验因子与所述实时近邻可达密度的的比值作为提醒指标；若所述提醒指标大于预设提醒阈值，则发出预警信号。
[0004]进一步地，所述对所述高维特征向量降维处理，获得药物配比关系特征向量包括：
利用基于RBF核函数的核主成分分析法处理所述高维特征向量，将所述高维特征向量降维至预设维度，获得所述药物配比关系特征向量。
[0005]进一步地，所述根据医嘱所述语义特征向量的差异和所述药物配比关系特征向量的差异获得特征差异包括：获得所述语义特征向量之间的第一余弦相似度，获得所述药物配比关系特征向量的第二余弦相似度；以所述第一余弦相似度和所述第二余弦相似度的乘积作为特征相似度；一减去所述特征相似度获得所述特征差异。
[0006]进一步地，所述根据所述特征差异对不同所述配药文本信息分类，获得多个配药子类包括：利用密度聚类算法对所述配药文本信息进行分类，获得所述配药子类别。
[0007]进一步地，所述根据所述目标历史配药文本信息与所属配药子类中其他历史配药文本信息的所述特征差异获得所述目标历史配药文本信息的经验因子包括：获得所述目标历史配药文本信息与所属配药子类中其他历史配药文本信息的所述特征差异的第一累加值；以所述目标历史配药文本信息所述配药子类中的样本数量与所述第一累加值的比值作为所述经验因子。
[0008]进一步地，所述根据每个所述经验因子在所属类别中与其他所述经验因子的差异获得对应的所述历史配药文本信息的近邻可达密度包括：获得所述经验因子在所属类别中与其他所述经验因子的差值绝对值的第二累加值；以所述经验因子所述类别中的样本数量与所述第二累加值的比值作为所述近邻可达密度。
[0009]进一步地，所述根据所述近邻可达密度集合中的元素均值、标准差和元素数量获得核验因子包括：根据核验因子公式获得所述核验因子，所述核验因子公式包括：其中，为所述核验因子，为所述近邻可达密度集合，为平均值计算函数，为标准差计算函数，为数据敏感系数，为所述近邻可达密度集合中的样本数量。
[0010]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例根据配药文本信息中的词特征和词频信息进行特征提取，通过提取特征寻找出复杂的配药文本信息中与其他配药文本信息中共同存在的特征信息。对历史数据库中目标配药机构中的目标历史配药文本信息与其他机构的其他历史配药文本信息进行分类整合，获得核验因子。基于核验因子对实时配药文本信息展现的特征进行判断，确定异常行为。本专利技术实施例通过结合大数据中的不同样本之间的特征相似关系对实时配药文本信息进行异常判断，能够及时有效的识别出异常配药行为。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施
例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种用于患者配药的配药数据处理系统框图。
具体实施方式
[0013]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种用于患者配药的配药数据处理系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种用于患者配药的配药数据处理系统的具体方案。
[0016]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种用于患者配药的配药数据处理系统框图，该系统包括：药方数据分析模块101、历史药方数据处理模块102和异常提醒模块103。
[0017]药方数据分析模块101用于提供一种对数据库中的多个配药文本信息的特征提取方法和分类方法。在本专利技术实施例中，选用呼吸道疾病类别作为目标疾病类别。获得目标疾病类别的多个配药文本信息。
[0018]因为中药的配药的组合式多种多样，且疗程较长，剂量较大，一般患者需要多次取药，经过一个疗程后由医师复诊后继续进行下一批取药，为了提高取药效率，降低配药难度，在现有的配药机构中，常见的配药文本信息由传统中药材和中药饮片等中成药联合搭配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于患者配药的配药数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：药方数据分析模块用于获得目标疾病类别的多个配药文本信息；对所述配药文本信息基于词袋模型的文本词频统计，获得所述配药文本中每个词特征，构成医嘱语义特征向量；构建所述配药文本信息中每个药物名称对应的键值；统计每个所述键值对应的日服用剂量，构建高维特征向量，对所述高维特征向量降维处理，获得药物配比关系特征向量；根据医嘱所述语义特征向量的差异和所述药物配比关系特征向量的差异获得特征差异，根据所述特征差异对不同所述配药文本信息分类，获得多个配药子类;历史药方数据处理模块用于获得每个配药机构一日内目标疾病类别的历史配药文本信息；以目标配药机构中所述目标疾病类别中任意一个所述历史配药文本信息作为目标历史配药文本信息；获得所述目标历史配药文本信息在其他配药机构中的其他历史配药文本信息集合中的所述配药子类，并根据所述目标历史配药文本信息与所属配药子类中其他历史配药文本信息的所述特征差异获得所述目标历史配药文本信息的经验因子；获得所述配药结构中每个所述历史配药文本信息的所述经验因子；根据所述经验因子差异对所述历史配药文本信息分类，并根据每个所述经验因子在所属类别中与其他所述经验因子的差异获得对应的所述历史配药文本信息的近邻可达密度，获得近邻可达密度集合；根据所述近邻可达密度集合中的元素均值、标准差和元素数量获得核验因子；异常提醒模块用于获得所述目标配药机构的实时配药文本信息，并基于历史数据库获得所述实时配药文本信息的实时近邻可达密度；以所述核验因子与所述实时近邻可达密度的的比值作为提醒指标；若所述提醒指标大于预设提醒阈值，则发出预警信号。2.根据权利要求1所述的一种用于患者配药的配药数据处理系统，其特征在于，所述对所述高维特征向量降维处理，获得药物配比关系特征向量包括：利用基于RBF核函数的核主成分分析法处理所述高维特征向量，将所述高维特征向量降维至预设维度，获得所述药物...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄杰，张栋顺，
申请(专利权)人：江苏南通鼎顺网络科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：