【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药品监测技术，尤其涉及一种面向pms的数据采集与药品安全信号挖掘方法及智能体。
技术介绍
1、药品上市后监测(post-marketing surveillance，pms)旨在通过持续收集和分析药品在实际使用中的安全性数据，及时发现潜在的不良反应和安全风险，保障公众用药安全。传统的pms系统主要依赖于自发报告系统和专家审查，存在数据采集不足、分析效率低、响应时间长等局限，难以及时检测出潜在药品风险。为提升pms的智能化和实时性，近年来，基于大数据与人工智能的pms系统逐渐得到研究和应用。
2、本专利技术提出了一种面向pms的数据采集与药品安全信号挖掘的方法。通过使用医学文本预训练模型对药品名称和不良反应描述进行标准化处理，以构建规范化的药品不良反应数据。同时，将药物分子特征信息和临床用药信息融合，建立包含药物和不良反应节点的多层药物知识图谱，并利用异构图神经网络进行表示学习，实现药品不良反应信号的精准识别和动态风险预测。此外，构建分层预警模型，并结合专家规则实现差异化预警，显著提升了pms系统的监测效率和信号
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1.一种面向PMS的数据采集与药品安全信号挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用医学文本预训练模型对所述原始数据中的药品名称和不良反应描述进行标准化映射，生成规范化的药品不良反应数据，基于所述规范化的药品不良反应数据，融合药物分子特征信息和临床用药信息构建多层药物知识图谱包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用滑动时间窗口检测标准药品实体与标准不良反应实体的时序共现关系构建时序关联网络；利用药物分子特征向量计算分子相似度构建分子结构关联网络；根据规范化临床用药实体构建临床关联网络包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向pms的数据采集与药品安全信号挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用医学文本预训练模型对所述原始数据中的药品名称和不良反应描述进行标准化映射，生成规范化的药品不良反应数据，基于所述规范化的药品不良反应数据，融合药物分子特征信息和临床用药信息构建多层药物知识图谱包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用滑动时间窗口检测标准药品实体与标准不良反应实体的时序共现关系构建时序关联网络；利用药物分子特征向量计算分子相似度构建分子结构关联网络；根据规范化临床用药实体构建临床关联网络包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用具有时序特征提取功能的异构图神经网络对所述多维关联网络进行表示学习，通过节点类型感知的采样策略构建训练样本，将药物作用机制规则集成到所述异构图神经网络的训练过程中，获得多维信息融合的节点向量表示包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述节点向量表示，构建多任务学习框架，所述多任务学习框架同时完成药物-不良反应关联概率预测任务和风险等级预测任务，结合时序分析方法检测关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：李成君，王警芳，
申请(专利权)人：江苏认识智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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