【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于药物滥用预防和监测，尤其涉及一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法和系统。
技术介绍
1、目前，药物滥用问题在全球范围内造成了严重的健康问题和社会问题。以往的预警方法和系统主要基于药物成分的检测，这种方法通常无法捕捉到新型致瘾致幻药品，因为它们的成分通常经常变化。因此，需要一种更有效的方法和系统来预警潜在的致瘾致幻药品的出现。
2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
3、(1)以往的预警方法和系统主要基于药物成分的检测，这种方法通常无法捕捉到新型致瘾致幻药品，因为它们的成分通常经常变化。
4、(2)现有基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统对药品成分种类检测技术繁琐，耗时长；同时，不能准确及时获取药品的不良信息。
5、现有技术存在的问题：
6、1.数据质量和完整性：faers接收的报告质量不一，有些报告没有足够的详细信息，使得数据分析和理解变得困难。此外，由于是自愿性报告系统，存在大量的未报告事件，这导致数据偏斜和误解。
7、2.数据处理和分析：faers提供的是原始数据，需要研究人员自行进行数据清洗、处理和分析。这不仅需要大量的人力和时间，而且在数据处理和分析的过程中会引入额外的误差。
8、3.预警能力：虽然faers能够收集和提供大量的药品不良事件数据，但是它本身并没有预测和预警功能。这意味着，即使发现了潜在的问题药品，也需要一段时间才能进行必要的风险评估和管理活动。
技术实现思路b>
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法和系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，所述系统包括药品不良信息获取模块和药品预测模块，其中：
3、药品不良信息获取模块负责从多个来源(如医院、临床试验、药品监管机构和患者报告)收集关于药品不良反应的数据，包括药品名称、不良反应类型、严重程度、患者背景信息等，通过清洗和格式化处理后的数据被上传到中央控制模块，并确保在处理和传输数据时采用适当的安全措施来保护患者隐私和数据安全；
4、药品预测模块接收来自药品不良信息获取模块的数据，对数据进行加权处理，并采用机器学习算法或其他合适的算法，如决策树、神经网络或随机森林等，对数据进行分析处理，以预测潜在的致瘾或致幻药品的出现，包括药品的成分、效果和潜在的滥用风险，预测结果反馈给中央控制模块，并可供相关医疗机构和监管部门参考，用于药品安全监测和风险管理。
5、进一步，该系统具体包括：
6、数据采集模块、药品检测模块、中央控制模块、数据加权模块、药品不良信息获取模块、药品预测模块、预警模块、显示模块；
7、数据采集模块，与中央控制模块连接，用于采集有关药品的各种数据，包括化学成分、生物活性、临床效果、流行病学数据、社交媒体信息等；
8、药品检测模块，与中央控制模块连接，用于对样品药品中成分种类与含量进行检测；
9、中央控制模块，与数据采集模块、药品检测模块、数据加权模块、药品不良信息获取模块、药品预测模块、预警模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常；
10、数据加权模块，与中央控制模块连接，用于对采集到的数据进行加权处理，根据各个数据的重要性和可信度进行不同的加权；
11、药品不良信息获取模块，与中央控制模块连接，用于获取药品不良反应信息；
12、药品预测模块，与中央控制模块连接，用于利用加权后的数据，采用机器学习算法或其他合适的算法来预测潜在的致瘾致幻药品的出现，包括其成分、效果和潜在的滥用风险；
13、预警模块，与中央控制模块连接，用于将预测结果传送给一个预警系统，该系统可以及时通知有关部门和机构，采取必要的措施来减少滥用药品的风险；
14、显示模块，与中央控制模块连接，用于显示采集的数据、检测结果、获取的不良反应信息、预测结果、预警信息。
15、进一步，所述药品检测模块方法如下：
16、(1)待测中成致瘾致幻药品样品预处理；对预处理后的中成药样品进行红外光谱检测；对红外光谱检测得到的红外光谱数据进行预处理，得到标准的红外光谱；
17、(2)建立标准致瘾致幻药品成分红外数据库；建立红外光谱的定性鉴别模型并进行定性鉴别；
18、(3)将经过光谱数据通过致瘾致幻药品定量分析模型，采用神经网络算法与致瘾致幻药品成分标准工作曲线结合的方法测量致瘾致幻药品中成分的含量。
19、进一步，所述对待测中成致瘾致幻药品样品进行预处理具体为：根据中成致瘾致幻药品的类别，制作相应的标签数据集{text1、text2、…}，然后将其打磨成颗粒尺寸小于2.5μm，再进行真空干燥。
20、进一步，所述对预处理后的中成药样品进行红外光谱检测的具体过程为：将标记好待测的致瘾致幻药品数据集依次通过傅里叶变换光谱仪，以固体检测方式得出样品以吸光度为纵坐标的近红外光谱数据。
21、进一步，所述对红外光谱数据进行预处理包括：
22、对致瘾致幻药品的光谱图进行基线校正，将光谱图中倾斜或漂移的基线和干涉条纹进行逐点矫正；
23、致瘾致幻药品的光谱图进行基线矫正后，进行光谱归一化处理，将光谱中最大吸收峰的吸光度归化为1，再将光谱的基线归化为0；
24、将归一化后的光谱数据进行生成数据直线处理，得到标准的中成致瘾致幻药品的红外光谱。
25、进一步，所述药品不良信息获取模块方法如下：
26、获取处方信息，从所述处方信息中提取用药信息和患者信息；从致瘾致幻药品成分信息数据库中提取所述用药信息对应的用药成分信息；
27、调用人群特征变态模型，根据所述患者信息生成患者特征变态模型,所述患者特征变态模型包括患者特征信息、致瘾致幻药品成分信息和不良反应信息；
28、判断所述用药成分信息与所述患者特征变态模型中的致瘾致幻药品成分信息是否匹配,如果是,则执行下一步；
29、获取所述致瘾致幻药品成分信息对应的用药信息和不良反应信息并输出；
30、所述调用人群特征变态模型，根据所述患者信息生成患者特征变态模型,所述患者特征变态模型包括患者特征信息、致瘾致幻药品成分信息和不良反应信息具体包括：
31、从所述患者信息中提取患者特征信息，所述患者特征信息包括性别、年龄、病史、体质信息；
32、从所述人群特征变态模型中提取出与所述患者特征信息相匹配的至少一个人群特征变态子模型；
33、利用所述人群特征变态子模型生成所述患者特征变态模型；
34、所述人群特征变态模型具体包括：性别变态子模型、年龄变态子模型、病理变态子模型、体质变态子模型。
35、根据药物对性别的临床差异特征信息，从所述致瘾致幻药品成分信息数据库中提取药物成分信息以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述系统包括药品不良信息获取模块和药品预测模块，其中：
2.如权利要求1所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，具体包括：
3.如权利要求2所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述药品检测模块方法如下：
4.如权利要求3所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述对待测中成致瘾致幻药品样品进行预处理具体为：根据中成致瘾致幻药品的类别，制作相应的标签数据集{text1、text2、…}，然后将其打磨成颗粒尺寸小于2.5μm，再进行真空干燥；
5.如权利要求3所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述对红外光谱数据进行预处理包括：
6.如权利要求2所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述药品不良信息获取模块方法如下：
7.一种实施如权利要求1-6任意一项所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统的基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法，其特征在于，所
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求7任意一项所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求7任意一项所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述系统包括药品不良信息获取模块和药品预测模块，其中：
2.如权利要求1所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，具体包括：
3.如权利要求2所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述药品检测模块方法如下：
4.如权利要求3所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述对待测中成致瘾致幻药品样品进行预处理具体为：根据中成致瘾致幻药品的类别，制作相应的标签数据集{text1、text2、…}，然后将其打磨成颗粒尺寸小于2.5μm，再进行真空干燥；
5.如权利要求3所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其特征在于，所述对红外光谱数据进行预处理包括：
6.如权利要求2所述基于加权判断的潜在致瘾致幻药品的预警系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：林素静，赵振中，何利思，赵睿涵，
申请(专利权)人：深圳职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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