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龙图腾网恭喜厦门鹅卵石网络科技有限公司申请的专利基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理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：CN119446400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510035788.8，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法及系统是由刘文桂;徐骏捷设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法及系统，所述方法包括以下步骤：收集并预处理患者数据、药物数据，提取患者特征及药物特征，其中患者数据包括患者提供的基因组数据；构建预测模型，包括时间序列分析子模型、基因‑药物交互分析子模型及风险评分生成子模型，用于将药物特征和患者特征作为预测模型的输入，预测患者发生不同类型副作用的风险评分；将当前患者的基础信息、用药信息及基因组数据输入训练好的预测模型，得到当前患者发生各类副作用的风险评估；根据风险评估结果，从预设的干预方案库中选择适合该患者的个性化调整建议提供给当前患者。本发明可有效提高治疗阶段用药副作用管理的科学性及准确性。

本发明授权基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的肿瘤患者用药副作用管理方法，其特征在于，包括以下步骤：收集并预处理患者数据、药物数据，提取患者特征及药物特征，其中所述患者数据包括患者提供的基因组数据；构建预测模型，所述预测模型包括时间序列分析子模型、基因-药物交互分析子模型及风险评分生成子模型；其中，所述时间序列分析子模型为自回归积分滑动平均模型，构建方法为：收集患者的用药数据、生理指标数据，格式化构建为时间序列，根据时间序列计算药物代谢动力学曲线及生理指标变化曲线，使用自回归积分滑动平均模型对药物代谢动力学曲线及生理指标变化曲线建模，基于训练好的自回归积分滑动平均模型，对未来时间段的副作用风险进行预测，预测短期内副作用的变化；所述基因-药物交互分析子模型为基于极端梯度提升的分类模型，所述分类模型的输入数据为基因特征、药物特征及患者特征；所述基因特征提取于基因组数据；所述药物特征提取于药物数据中的药物分子描述符及药物与目标基因的结合亲和力；所述分类模型包括输入层、提升树层及分类目标输出层，输入层的输入特征维度为基因特征、药物特征及患者特征的维度之和；提升树层包括若干决策树，根据基因-药物交互的特征重要性对节点进行分裂，在每次分裂迭代计算残差，更新叶节点预测值；分类目标输出层输出基因-药物交互的分类概率，根据分类概率及预设的权重系数生成风险评分；所述风险评分生成子模型的处理流程为：将时间序列分析子模型的输出特征标准化，将基因-药物交互分析子模型的输出特征进行映射，为时间序列分析子模型及基因-药物交互分析子模型的输出特征分配权重，根据分配的权重计算综合风险评分，作为最终的副作用风险评分输出；将当前患者的基础信息、用药信息及基因组数据输入训练好的预测模型，得到综合风险评分；根据综合风险评分，从预设的干预方案库中选择适合该患者的个性化调整建议提供给当前患者。

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