【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息，尤其涉及一种药物不良反应智能识别预防系统。
技术介绍
1、医疗信息
涉及采用先进的信息技术和数据分析工具来处理、分析和解释与患者健康和药物治疗相关的大量数据。它结合了计算机科学、数据科学、生物信息学和医学知识，旨在提高药物治疗的安全性和有效性。医疗信息技术可以帮助医疗专业人员更准确地预测药物不良反应，从而提高患者治疗的个性化和精准度。
2、其中，药物不良反应智能识别预防系统是一种高级医疗信息系统，旨在识别和预防药物不良反应，该系统的主要目的是提高患者治疗的安全性，减少药物相关的不良事件，通过对患者的药物采用历史、健康状况、生物标志物等数据进行综合分析，系统能够预测和识别药物不良反应风险，并向医疗提供者提供及时的警告和建议，有助于医生做出更明智的药物处方决策，个性化患者的药物治疗计划，并及时调整治疗方案以避免潜在的风险，系统集成了患者的电子健康记录、药物数据库、临床试验结果和其他相关医疗资源，从而形成全面的数据分析平台，通过对这些数据的深度分析和模式识别，系统能够识别出药物相互作用、患者特定的风险因素和潜在的不良反应，系统还采用智能算法来不断学习和适应新的医疗数据和研究结果，从而不断提高其预测精确度和操作效率，通过这些高端技术的集成和应用，系统能够有效地帮助医疗专业人员做出更安全、更有效的临床决策。
3、在现有技术中，尽管医疗信息系统能够预测和识别药物不良反应风险，并向医疗提供者提供及时的警告和建议，但仍存在如下限制和不足之处，现有系统难以实时分析和处理医院信息系统中的大量药物
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种药物不良反应智能识别预防系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种药物不良反应智能识别预防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；
3、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；
4、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；
5、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；
6、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；
7、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；
8、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；
9、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；
10、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；
11、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；
12、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。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述药品反应数据采集模块包括数据抓取子模块、实时监控子模块、数据记录子模块、信息分类子模块；
14、所述数据抓取子模块基于医院信息系统数据，采用网页爬虫技术，自动抓取药物使用和患者反应的初始信息，生成初步药品使用和反应数据；
15、所述实时监控子模块基于初步药品使用和反应数据，采用apachekafka流处理技术，对数据进行实时监控和分析，生成实时监控的药品使用和反应数据流；
16、所述数据记录子模块基于实时监控的药品使用和反应数据流，采用mysql数据库技术，对数据进行存储和记录，生成药品使用和反应数据集；
17、所述信息分类子模块基于药品使用和反应数据集，采用随机森林分类算法，对数据进行分类处理，生成实时药品采用和反应数据集。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述文本信息处理模块包括实体识别子模块、关系提取子模块、文本解析子模块、信息整合子模块；
19、所述实体识别子模块基于实时药品采用和反应数据集，采用基于变压器架构的bert模型，执行命名实体识别任务，同时识别药物名称、剂量、反应类型信息，生成实体识别处理数据；
20、所述关系提取子模块基于实体识别处理数据，采用图神经网络，分析实体间的关系，并识别药物和反应之间的联系，生成关系提取分析数据；
21、所述文本解析子模块基于关系提取分析数据，采用自然语言处理技术，理解文本内容和上下文，生成解析的文本信息；
22、所述信息整合子模块基于解析的文本信息，采用知识图谱和数据融合技术，整合多来源和类型的信息，并构建统一的知识体系，生成处理后的文本信息。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述不良反应识别模块包括特征提取子模块、模式分类子模块、结果标记子模块、反应分析子模块；
24、所述特征提取子模块基于处理后的文本信息，采用决策树分析技术，进行药物种类、剂量、患者反应描述的特征提取，生成特征数据集；
25、所述模式分类子模块基于特征数据集，采用支持向量机算法，执行不良反应的模式识别和分类，生本文档来自技高网...
【技术保护点】
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；
2.根据权利要求1所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述药品反应数据采集模块包括数据抓取子模块、实时监控子模块、数据记录子模块、信息分类子模块；
3.根据权利要求2所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述文本信息处理模块包括实体识别子模块、关系提取子模块、文本解析子模块、信息整合子模块；
4.根据权利要求3所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述不良反应识别模块包括特征提取子模块、模式分类子模块、结果标记子模块、反应分析子模块；
5.根据权利要求4所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述风险评估模块包括风险分析子模块、风险识别子模块、评估报告子模块、风险预警子模块；
6.根据权利要求5所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述数据监控与报警模
7.根据权利要求6所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述数据同步接口模块包括接口配置子模块、数据转换子模块、状态监测子模块、同步反馈子模块；
8.根据权利要求7所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述历史病历分析模块包括记录挖掘子模块、趋势分析子模块、历史对比子模块、结果归纳子模块；
9.根据权利要求8所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述预测建模模块包括预测分析子模块、结果验证子模块、趋势识别子模块、模式发现子模块；
10.根据权利要求9所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述决策支持系统模块包括建议生成子模块、风险管理子模块、用户反馈子模块、报告生成子模块；
...【技术特征摘要】
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；
2.根据权利要求1所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述药品反应数据采集模块包括数据抓取子模块、实时监控子模块、数据记录子模块、信息分类子模块；
3.根据权利要求2所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述文本信息处理模块包括实体识别子模块、关系提取子模块、文本解析子模块、信息整合子模块；
4.根据权利要求3所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述不良反应识别模块包括特征提取子模块、模式分类子模块、结果标记子模块、反应分析子模块；
5.根据权利要求4所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述风险评估模块包括风险分析子模块、风险识别子模块、评估报...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖容花，王晨，潘才冠，张琳，赵敏锐，刘青莲，张越，
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，
类型：发明
国别省市：
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