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申请/专利权人：杭州卓健信息科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种药物警戒人员的大数据管理系统及方法，所述验证校准模块对预测的患者的健康状态进行验证，并结合患者对应的医院病历报告，对患者健康状态的预测结果进行校准，锁定患者出现的不良反应及导致不良反应的可疑药物。本发明在对患者用药数据及将康状况进行采集的同时，结合历史数据对患者的健康状态进行分析，并提前预测出患者后续的健康状态，同时结合患者的医院病历报告，对预测结果进行验证及校准，确保预测的数据的准确性，准确锁定患者的不良反应及导致不良反应的可疑药物，在确保生成的药物警戒报告准确性的前提下，尽可能的减少药物对患者的影响和刺激。

主权项：1.一种药物警戒人员的大数据管理系统，其特征在于，包括：警戒信息获取模块，所述警戒信息获取模块用于对各个用药患者每天的用药情况及健康状态进行采集；人员类别划分模块，所述人员类别划分模块根据警戒信息获取模块采集的数据，对患者类别进行划分；人员状态预测模块，所述人员状态预测模块选取人员划分模块中指定类别中的各个患者的健康状态进行预测；验证校准模块，所述验证校准模块对预测的患者的健康状态进行验证，并结合患者对应的医院病历报告，对患者健康状态的预测结果进行校准，锁定患者出现的不良反应及导致不良反应的可疑药物；报告生成模块，所述报告生成模块根据患者信息、患者每天用药情况、患者每天对应的健康状态的预测结果、患者的不良反应及导致不良反应的可疑药物，自动生成药物警戒报告；所述警戒信息获取模块采集的用药患者每天的用药情况包括：用药种类、每类药品对应的用量，同时建立药品成分分析表单，罗列出每类药品对应成分含量，并将得到的药品成分分析表单与对应类别的药品进行绑定；患者的健康状态为患者身体的各项指标对应的检测数值，所述身体的各项指标对应的检测数值包括各个器官对应指标的检测数值及血液中各成分对应指标的检测数值；所述警戒信息获取模块还获取患者自身的信息，包括姓名、性别、年龄，并将患者自身的信息与该患者每天的用药情况及该患者每天的健康状态进行绑定；所述人员类别划分模块包括健康状态归一化处理模块及类别划分模块，所述健康状态归一化处理模块对警戒信息获取模块得到的患者的健康状态进行归一化处理，将归一化处理结果记为患者对应的健康值，所述类别划分模块获取患者的健康值在预制的表单中对应的阈值区间，并根据患者的健康值对应的阈值区间为患者进行分类，不同的阈值区间对应不同的类别；所述健康状态归一化处理模块对警戒信息获取模块得到的患者的健康状态进行归一化处理的方法包括以下步骤：S1.1、获取患者的健康状态中各个器官对应指标的检测数值及血液中各成分对应指标的检测数值；S1.2、将患者的健康状态中各个器官对应的指标及血液中各成分对应的指标进行统一编号，将患者的健康状态中编号n对应指标的检测数值记为An，将最大编号记为n1，n1等于患者的健康状态中器官对应的指标个数与血液中成分对应的指标个数的总和；S1.3、获取的编号n对应的指标相应的正常状态时的检测阈值中的最小数值Bn及最大数值Cn，获取编号n对应的指标相应的归一化系数Dn；S1.4、比较An、Bn及Cn的大小关系，并计算An与对应指标相应的正常状态时的检测阈值的偏差值，记为f（An，Bn，Cn），当An小于Bn时，则，当An大于等于Bn且An小于等于Cn时，则，当An大于Cn时，则；S1.5、计算编号n对应指标的检测数值对应的健康度En，所述；S1.6、计算患者对应的健康值E，所述；所述人员状态预测模块预测健康状态的患者对应的类别为指定类别，所述指定类别指对应的健康值小于第一预设值的患者所属的类别，人员状态预测模块对患者的健康状态进行预测的方法包括以下步骤：S2.1、获取历史数据中患者对应的前m个健康值，将患者对应的第前m1个健康值记为Em1；S2.2、获取患者对应的第前m1个健康值中第n个指标对应的健康度，记为Enm1；S2.3、分别计算历史数据中患者不同指标对应的健康度的平均变化率，将患者的第n个指标对应的健康度的变化率记为Gn，所述；S2.4、得到预测后的患者的健康值，所述，即；所述验证校准模块对预测的患者的健康状态进行验证的方法包括以下步骤：S3.1、获取预测后的患者的健康值；S3.2、按照当前用药情况继续对患者的健康状态进行观察，将就行观察后的结果对应的健康值与S3.1中的进行对比，当两者差值的绝对值大于等于第二预设值时，则判定需要结合患者对应的医院病历报告，对患者健康状态的预测结果进行校准，当两者差值的绝对值小于第二预设值时，则判定不需要结合患者对应的医院病历报告，对患者健康状态的预测结果进行校准，直接将k3位不同值时，编号为k3的指标对应的校准系数记为fk3，且fk3=1，锁定患者出现的不良反应及导致不良反应的可疑药物；所述验证校准模块结合患者对应的医院病历报告，对患者健康状态的预测结果进行校准的方法包括以下步骤：S4.1、获取患者对应的医院病历报告，得到医院病历报告中患者患有的历史病症及该历史病症对身体造成影响的各项指标；S4.2、将患者患有的历史病症对身体造成影响的各项指标记为第一集合R1，将患者的健康状态对应的各项指标记为第二集合R2，对第一集合R1与第二集合R2交集R1∩R2中的各个元素对应的指标进行标记，将R1∩R2中元素的个数记为k1，获取R1∩R2中第k个元素对应指标对应的患者的各个历史病症，获取R1∩R2中第k个元素对应指标在患者的健康状态中对应的各项指标中的编号k2；S4.3、分别将R1∩R2中第k个元素对应指标对应的患者的各个历史病症与对比数据库进行匹配，分别得到患者的各个历史病症对患者健康状态中R1∩R2中第k个元素对应指标的影响系数，将所得的R1∩R2中第k个元素对应指标的各个影响系数中的最大值记为Wk2；S4.4、获取患者的每项指标对应的校准系数，将编号为k3的指标对应的校准系数记为fk3，当编号为k3的指标在R1∩R2内时，则fk3=Wk3，当编号为k3的指标不在R1∩R2内时，则fk3=1；S4.5、计算校准后的患者健康状态的预测结果，所述，即；所述锁定患者出现的不良反应及导致不良反应的可疑药物的方法包括以下步骤：S5.1、将校准后的患者健康状态的预测结果与第三预设值进行比较，当大于等于第三预设值时，则判定患者无不良反应且无导致不良反应的可疑药物，当小于第三预设值时，则判定患者存在不良反应；S5.2、在患者存在不良反应的情况下，进一步获取中n为不同值时编号n对应的校准后的预测的患者的健康度，记为，将与对比数据库中编号n对应的指标相应的健康度阈值进行比较，当小于对比数据库中编号n对应的指标相应的健康度阈值时，则判定该指标为不良反应，当大于等于对比数据库中编号n对应的指标相应的健康度阈值时，则判定该指标为不为不良反应；S5.3、当编号n对应的指标为不良反应时，获取该患者编号n对应的指标对应的历史病症及对比数据库中相应历史病症忌讳的药物成分集合，记为第三集合R3，将R3中各元素对应的药物成分与患者每天的用药情况中各类别的药品对应的药品成分分析表单进行比较，将R3中各元素对应的药物成分与患者每天的用药情况中各类别的药品对应的药品成分分析表单中相同的药物成分记为导致不良反应的可疑药物。

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