一种确定药品不良反应等级的方法及系统、计算机设备和可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种确定药品不良反应等级的方法及系统、计算机设备和可读存储介质，方法包括以下步骤：采集患者的用药信息特征变量；根据用药信息特征变量，采用智能预测模型计算患者发生严重药品不良反应的预测概率；根据预测概率确定药品不良反应等级并输出。本发明专利技术提供的确定药品不良反应等级的方法及系统，是基于过千样本量数据构建的，模型具有较高的稳定性。同时，本发明专利技术可以为患者发生ADR的等级提供更加便捷的预测，为医护人员提供更多的临床决策信息，为患者制定个性化诊疗方案，提升患者临床安全用药水平，可在临床推广应用。可在临床推广应用。可在临床推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种确定药品不良反应等级的方法及系统、计算机设备和可读存储介质


[0001]本专利技术属于临床安全用药以及大数据智能化应用
，具体涉及一种确定药品不良反应等级的方法及系统、计算机设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]当药物的使用符合预防、诊断或治疗疾病或改变生理功能的剂量时，药物在具有治疗作用的同时，也会发生有害和非预期的反应，这种反应与治疗作用无关，被定义为“药品不良反应(Adverse Drug Reactions(ADRs))”。ADRs已经成为仅次于癌症、高血压与心脏病的死亡病因，且呈现逐年上涨趋势。导致死亡的ADRs被称为严重ADRs，除此之外严重ADRs还包括引起以下损害情形的反应：危及生命；致癌、致畸、致出生缺陷；导致显著的或者永久的人体伤残或者器官功能的损伤；导致住院或者住院时间延长；导致其他重要医学事件，如不进行治疗可能出现上述所列情况的。严重药品不良反应/事件占同期报告总数的比例在逐年增长，2022年占比最高为13％。发生严重ADRs的患者面临更复杂的临床问题与经济困难，可能会中断患者的治疗甚至造成无法挽救的后果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定药品不良反应等级的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集患者的用药信息特征变量；根据用药信息特征变量，采用智能预测模型计算患者发生严重药品不良反应的预测概率；根据预测概率确定药品不良反应等级并输出。2.根据权利要求1所述的确定药品不良反应等级的方法，其特征在于，所述用药信息特征变量包括：性别、年龄、使用的药物类别、多重用药情况、药物剂型、药物不良反应累及的系统器官以及用药后出现药品不良反应的时间。3.根据权利要求1所述的确定药品不良反应等级的方法，其特征在于，所述智能预测模型的构建方法如下：调用医院信息系统，选择某一疾病已经发生药品不良反应的患者人群；对患者人群的用药信息特征变量进行标准化处理，同时排除用药信息特征不全的患者，构建得到标准化用药信息特征变量数据库；基于标准化用药信息特征变量数据库，采用二元logistic回归确定用药信息特征变量对药品不良反应等级变量的贡献程度，然后搭建网页列线图，通过列线图获得用药信息特征变量的评分，得到智能预测模型。4.根据权利要求3所述的确定药品不良反应等级的方法，其特征在于，构建智能预测模型时，根据二元logistic回归确定用药信息特征变量的回归系数，并通过列线图根据所得回归系数的大小来制定赋分标准，每个用药信息特征变量的不同选择对应不同的单项得分，将所有单项得分相加得到总体评分，计算出该患者发生严重药品不良反应的预测概率。5.根据权利要求4所述的确定药品不良反应等级的方法，其特征在于，列线图采用动态列线图可视化回归结果，对回归系数做转化后以图形的形式可视化呈现，可视化呈现的信息包括患者发生严重药品不良反应的预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯变玲，林书智，雷霜，任碧琦，刘炜，朱小莹，刘茜，尹林，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：