【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种药物不良反应质疑方法。
技术介绍
1、药物不良反应的数据获取与分析对提高患者安全和药品质量至关重要。而在药物不良反应监测和管理领域，质疑处理是一个关键环节。传统的质疑处理方法主要依赖于手动审查和专家判断，这不仅耗时耗力，而且在处理大量数据时效率低下，易于产生错误。这种方法在处理复杂的医疗数据时，尤其是在需要考虑药物间相互作用、患者个体差异和不同症状描述时，面临着显著的挑战。随着医疗数据量的增加，这些问题愈发凸显。现有技术在处理药物不良反应质疑时，往往难以标准化和统一来自不同来源的数据。药品信息的核查和更新也通常是手动进行的，这限制了数据分析的及时性和准确性。此外，现有方法在预测药物不良反应的时间窗口方面也显示出局限性，特别是在需要考虑药物特性和患者个体差异的情况下。在质疑回复的自动化方面，传统技术缺乏有效的机制来评估回复内容的适应度和准确性。这导致了质疑回复质量参差不齐，难以满足临床和监管部门对信息准确性和可靠性的需求。同时，缺乏一种系统性的方法来持续跟踪和优化质疑处理流程，这影响了整体药物安全监测系统的效率和效能。因此，存在一种迫切需要的技术，它能够在处理药物不良反应质疑时实现数据的自动标准化、快速准确地核查药品信息、有效预测药物不良反应的时间窗口，并自动生成高质量的质疑回复信息。这种技术应该能够适应不同类型的药物和患者个体差异，同时提供易于追踪和审计的透明流程，以提高整个药物安全管理体系的效能和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种药物
2、根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化；
3、根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成；
4、根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配；
5、根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别；
6、根据药物不良反应的预测和敏感群体识别信息，通过特征提取和异常检测，生成数据点的质疑清单的异常点信息和优先级评估；
7、根据质疑清单的异常点信息，通过非结构化文本报告的解析和标准化、药品信息核查、药物不良反应描述分析以及药物不良反应关联性评估，进行异常点信息的一致性检测和严重程度量化评估，形成质疑记录；
8、根据质疑记录，通过数据的自动修正和模式异常分析，以及错误检测和纠正流程，对可疑条目进行审查和修正，获取质疑回复信息；
9、根据质疑回复信息，进行满意度评分，实施针对性追踪方案和关联分析，实时更新数据库记录并保障信息追溯性，以及定期进行质疑处理结果的质量评估和流程优化。
10、进一步地，所述根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化，包括：
11、根据药物不良反应报告，提取药物不良反应数据，对数据进行清洗和标准化处理；采用基于规则的分词技术将标准化后的文本切分成词汇和短语，提取文本中的实体，包括药物名称和不良反应描述，确定文本内容中的成分；对药物不良反应报告文本进行分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和关键词提取处理，得到报告文本的语言结构；通过对药物不良反应报告文本进行语义角色标注、关系抽取和意图识别处理，分析句子中的语义角色和关系，判断文本的意图和含义；通过对药物不良反应报告文本进行共指消解、语境识别，识别文中的人名、地点、组织实体，并利用上下文信息对实体进行消歧；若文本中出现歧义和不明确表述，通过比对外部知识库，确定表述消除歧义；获取经过消歧处理的文本后，采用支持向量机算法建立支持向量机模型，通过学习文本中的实体并利用上下文信息，识别词语的含义和用途，并生成相应的用词建议和使用指导；通过与行业通用沟通平台的api集成，自动将生成的用词建议和使用指导推送到相应平台；根据用户反馈，不断调整和改进用词建议和使用指导的准确性。
12、进一步地，所述根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成，包括：
13、获取经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据；根据数据来源和类型对数据进行分类整合，对整合后的数据进行清洗，排除不完整和不符合预设条件的记录；对缺失值进行填充和剔除；对分类变量进行编码，将性别、药物名称和反应类型转换为数值型数据；对数值型数据进行归一化处理，保证不同量级的数据对的影响均衡；采用id3算法，通过已经清洗和处理好的数据训练决策树模型，并通过交叉验证优化模型参数；通过评估指标，包括准确率、召回率和f1分数评估模型的性能，调整模型和重复环节直到达到性能指标；将新的包括患者的基本信息和药物不良反应数据输入决策树模型，对药物不良反应事件进行风险评分和分类；根据模型的输出，自动生成包括药物不良反应风险评分和分类报告，对于风险评分高于评分阈值的药物不良反应事件，在报告中进行标记。
14、进一步地，所述根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配，包括：
15、获取药物不良反应风险评分和分类报告；识别预处理后文本中的药物名称、不良反应事件和患者特征实体，确定文本中提到的信息；比较不同评分和分类报告中的术语使用情况，若文本中的实体与医学术语数据库中的术语不一致，记录不一致实体和未匹配术语，对不一致实体进行修改；采用kd-tree算法，对于记录的未匹配术语，进行标准术语匹配，得到规范术语建议；根据得到的规范术语建议，将建议术语与原始术语进行比对，确定替换方案；将经过术语替换的数据更新到原始数据库中，并对数据库进行维护与更新；得到修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告。
16、进一步地，所述根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别，包括：
17、根据药物不良反应风险评分和分类报告，获取修正和匹配后的相关数据；标准化患者属性，包括年龄、性别和体重；获取特征数据，包括反应类型和严重程度，转换信息为可分析的结构化数据；通过季节性趋势分解，识别药物不良反应的趋势和季节性模式；采用自相关函数和偏自相关函数，确定季节性自回归积分滑动平均模型的阶数，建立季节性自回归积分滑动平均模型；根据季节性自回归积分滑动平均模型，获取药物不良反应在不同季节和时间段的变化趋势，分析药物不良反应发生时间与药物使用的时间依赖性；识别药物不良反应数据中的隐藏周期性模式，并将隐藏周期性模式与环境因素相结合；通过药物不良反应发生时间与药物使用的时间依赖性，结合趋势、季节性、周期性模式以及患者信息的影响因素，采用卷积神经网络算法，建立卷积神经网络模型，进行患者发生药物不良反应的概率预测；通过验证模型的预测精度和稳健性，确定模型的可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种药物不良反应质疑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应的预测和敏感群体识别信息，通过特征提取和异常检测，生成数据点的质疑清单的异常点信息和优先级评估，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑清单的异常点信息，通过非结构化文本报告的解析和标准化、药品信息核查、
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑记录，通过数据的自动修正和模式异常分析，以及错误检测和纠正流程，对可疑条目进行审查和修正，获取质疑回复信息，包括:
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑回复信息，进行满意度评分，实施针对性追踪方案和关联分析，实时更新数据库记录并保障信息追溯性，以及定期进行质疑处理结果的质量评估和流程优化，包括:
...【技术特征摘要】
1.一种药物不良反应质疑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱顺军，张何元，李钊，李盈娟，陈颖贤，
申请(专利权)人：广州恒成智道信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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