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申请/专利权人：沧州市中心医院
摘要：本发明涉及医院高警示药品风险评估与防控技术领域，且公开了医院高警示药品风险评估与防控方法，步骤五、制定风险防控策略：针对不同风险等级，制定相应的风险防控策略，包括加强用药指导、增加监测频率、调整用药剂量和更换药品；步骤六、实时风险评估与防控：在药品使用过程中，实时收集患者信息和药品使用信息，通过风险预测模型进行实时风险评估，并根据评估结果自动触发相应的风险防控策略；通过构建风险评估模型，确定影响高警示药品风险的各因素，并为每个因素分配相应的权重，然后通过收集历史数据和专家经验，为每个因素确定风险值的计算方法，再利用机器学习算法对权重和风险值进行训练和优化，以提高风险评估的准确性和可靠性。
主权项：1.医院高警示药品风险评估与防控方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、数据收集：收集医院高警示药品的历史使用数据，包括药品名称、使用量、使用频率、使用科室、患者年龄、性别、病情、过敏史和不良反应的信息；步骤二、数据处理：对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，去除重复和无效数据，确保数据的准确性和一致性；步骤三、建立风险预测模型：基于处理后的数据，利用机器学习算法，构建高警示药品的风险预测模型，通过模型能够根据输入的患者信息和药品信息，预测出使用该药品后可能产生的风险等级；步骤四、风险等级划分：设定风险等级，等级分为低风险、中风险、高风险，并将模型输出的预测值映射到相应的风险等级上；步骤五、制定风险防控策略：针对不同风险等级，制定相应的风险防控策略，包括加强用药指导、增加监测频率、调整用药剂量和更换药品；步骤六、实时风险评估与防控：在药品使用过程中，实时收集患者信息和药品使用信息，通过风险预测模型进行实时风险评估，并根据评估结果自动触发相应的风险防控策略；其中，所述风险预测模型采用以下公式进行风险预测：RiskScore＝Σwi*fi+C其中，RiskScore表示风险评分，wi表示各风险因素的权重，fi表示各风险因素的得分，C表示常数项，风险因素包括患者年龄、性别、病情、过敏史、药品使用量和使用频率，权重wi和常数项C通过机器学习算法从历史数据中学习得到。
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权利要求：
百度查询： 沧州市中心医院 医院高警示药品风险评估与防控方法
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