【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能预测领域，且更为具体地，涉及一种个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法及系统。
技术介绍
1、在临床治疗中，药物的血药浓度是决定药物疗效和安全性的重要因素。然而，因患者生理、病理特征的改变，可能导致药物的药动学特种较健康志愿者发生变化，从而使得部分患者因血药浓度过低而导致疗效欠佳，部分患者因血药浓度过高而出现不良反应。因此，说明书推荐的标准给药方案并不一定适用于临床患者，在临床实践中，需要进一步通过监测血药浓度指导临床医生根据患者特征制定个体化药物给药方案。
2、患者用药后的血药浓度预测模型是指通过数学和统计学方法，基于药物的药动学特性，预测药物在患者体内的浓度变化的模型。具体而言，群体药动学，通过建立个体化用药数学模型的方式，实现了通过输入患者生理指标，即可计算出合适用量的数值分布。医生可以利用这个数值分布的特征值（如期望值），实现对患者的差异化、精准化用药。
3、但目前实际使用的群体药动学模型，也存在一些问题，如：
4、1、模型中，核心参数的方差比较大，导致模型计算结果比较发散，对...
【技术保护点】
1.一种个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
3.根据权利要求2所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：
4.根据权利要求3所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，对所述预测模型参数信息语义编码向量的集合进行多维度特征能势分析以得到预测模型参数信息叠加态能势因子的集合，包括：
5.根据权利要求4所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法...
【技术特征摘要】
1.一种个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：
3.根据权利要求2所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，所述步骤s3，包括：
4.根据权利要求3所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，对所述预测模型参数信息语义编码向量的集合进行多维度特征能势分析以得到预测模型参数信息叠加态能势因子的集合，包括：
5.根据权利要求4所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，计算所述预测模型参数信息特征向量的集合中的各个预测模型参数信息特征向量的静态能势因子以得到预测模型参数信息静态能势因子的集合，包括：
6.根据权利要求5所述的个体化用药血药浓度预测算法的辅助生成方法，其特征在于，计算所述预测模型参数信息特征向量的集合中的各个预测模型参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王陶陶，董亚琳，孙金钥，王楚慧，陈思颖，杜倩，曾卫东，王光启，
申请(专利权)人：西安交通大学医学院第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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