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龙图腾网恭喜中电药明数据科技(成都)有限公司申请的专利一种抗生素用药合理性预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113539414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110888646.8，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种抗生素用药合理性预测方法及系统是由邱文;高妍;王昕昱;王晓芳;孙一君设计研发完成，并于2021-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗生素用药合理性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种抗生素用药合理性预测方法及系统，该方法包括：获取既往抗生素使用患者的结构化和非结构化相关数据；将患者的非结构化数据进行自然语言处理，包括分词处理和信息抽取；将结构化数据和经自然语言处理后的非结构化数据进行中心化、离散化处理、数据降维处理，形成数据集；将数据集输入随机森林算法，对随机森林算法进行训练；将新患者的相关数据输入训练完成的随机森林算法，输出结果即为抗生素是否合理的判别结果。本发明基于既往患者的真实数据，为新患者提供了更合理的抗生素治疗方案，为医生积累了治疗经验，也提高临床诊疗的效率，为患者带来了更大的福利。

本发明授权一种抗生素用药合理性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抗生素用药合理性预测方法，其特征在于，包括：获取既往抗生素使用患者的结构化和非结构化相关数据，所述结构化相关数包括：性别、年龄、吸烟史、高血压、冠心病、白细胞计数、血小板计数、降钙素原、C反应蛋白、主诊断名称、是否发热、体温、排便次数、既往手术名称、既往使用抗生素名称、伴随药物名称、基因检测数据和临床评分量表数据，所述非结构化数据包括：基本信息、主诉、现病史、既往史、查房记录和X线检查报告单；将所述非结构化数据进行自然语言处理，包括分词处理和信息抽取；将所述结构化数据和经自然语言处理后的非结构化数据进行中心化、离散化处理、数据降维处理，形成数据集；所述中心化包括：对血小板计数进行中心化处理；对于中心化处理的血小板计数，血小板计数为变异程度大的连续性数据，将其中心化为分布均匀的连续性资料，转换方式为： ；其中，为转化后的血小板计数数值，为转化前的血小板计数数值，为转化前血小板计数数值的最小值，为转化前血小板计数数值的最大值；所述中心化还包括：对C反应蛋白进行中心化处理；对于中心化处理的C反应蛋白，C反应蛋白为服从正态分布的连续性数据，将其转换为服从标准正态分布的数据，转换方式为： ；其中，为转化后的C反应蛋白数值，为转化前的C反应蛋白数值，μ为C反应蛋白均值，σ为C反应蛋白标准差；所述离散化处理包括：患者的年龄、体温、C反应蛋白进行离散化处理；所述数据降维处理包括：对患者的基因检测数据和临床评分量表数据通过主成分抽取的方法进行数据降维处理；将所述数据集输入随机森林算法，对所述数据集进行训练；将新患者的相关数据输入训练完成的随机森林算法，输出结果即为抗生素是否合理的判别结果；其中，将所述数据集输入随机森林算法，对所述数据集进行训练，包括：创建多个决策树，并分别对每个决策树，使用有放回的随机抽样方法从数据集中抽取预设数量的样本，分别对每个决策树进行训练；使用袋外错误率对决策树性能进行评估，所述袋外错误率的计算方法为：对每个样本，计算它作为袋外样本的树对它的分类情况，然后以简单多数投票作为该样本的分类结果，最后用错误分类个数占样本总数的比率作为随机森林的袋外错误率；若袋外错误率不符合预期，则重新设置随机森林算法的参数，所述参数包括所述样本数量、子分类器数量、节点深度，并重新计算袋外错误率，直到袋外错误率符合预期标准为准；将新患者的相关数据输入训练完成的随机森林算法，输出结果即为抗生素使用是否合理的判别结果，包括：将新患者的相关数据输入训练完成的随机森林算法；若多数决策树预测结果为抗生素使用合理，则采纳决策树的多数投票，输出结果为抗生素使用合理，所述多数为决策树数量的至少80％；若多数决策树预测结果为抗生素使用不合理，则采纳决策树的多数投票，输出结果为抗生素使用不合理。

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