一种糖尿病患者用药的安全性评价系统

技术领域

本发明涉及安全评价系统相关技术领域，具体为一种糖尿病患者用药的安全性评价系统。

背景技术

糖尿病由于其带来的健康风险及呈增加趋势的流行率，越来越多地得到人们的重视，糖尿病患者的典型临床症状是高血糖，容易导致器官损害和器官功能衰竭，不过近年来针对糖尿病的大量药品不断上市，使得人们在进行治病和保障身体健康方面的选择越来越多。

而正如人们常说的“是药三分毒”，人们在使用药物进行治疗时一方面希望药品有效，另一方面希望尽可能减少药物的不良反应，因此根据具体情况确定用药的安全性、耐受性和药效特征，并选择出合适的用药方案是相当重要的，这就需要对用药安全进行系统化的评价指导，而现有的药物评价工作通常是通过医院实地集中监测，对相应的患者和用药进行观察记录，然后整理数据进行总结，但是这种监测模式往往不能满足大数据需求，观察数据的收集整理往往会出现遗漏、偏差，效率低下。

现也有如中国专利公开号为CN115171893A的基于大数据分析的糖尿病患者评估及管理系统，利用大数据对患者进行评估，结果更加准确高效，对糖尿病患者的健康管理具有重大意义，但是其评估系统不包含对用药的安全性评价，对药物不良反应时间评价也相对较少，且评价方法不够严谨，不能对模型训练结果进行比对纠正，对一些特征参数的反应结果精准度低，而现有的糖尿病患者早龄化和各类不良反应敏感人群越来越多，现有的评价方法在遇到该类情况时，不能很好地真实反应药物的安全性现状，鉴于此，针对上述问题，深入研究，遂有本案产生。

针对上述问题，在原有糖尿病患者用药的安全性评价系统的基础上进行创新设计。

发明内容

本发明的目的在于提供一种糖尿病患者用药的安全性评价系统，以解决上述背景技术中提出安全性评价效率低反应结果落后，不能很好地对应对早龄化和不良症状敏感化等特殊趋势症状做出良好的响应评价的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种糖尿病患者用药的安全性评价系统，所述评价系统包括信息采集模块、数据构建模块、模型比对模块、统计汇总模块、信息存储模块和评价显示模块；

所述信息采集模块用于获取糖尿病患者个人信息和个人对应临床用药信息，并进行分类信息提取；

所述数据构建模块用于构建糖尿病患者临床用药的安全性评价模型；

所述模型比对模块用于根据信息采集模块提取的分类信息将采集数据导入至数据构建模块的安全性评价模型进行比对；

所述统计汇总模块用于对模型比对模块获得的比对结果按照不同的糖尿病患者个人信息和个人对应临床用药信息进行分类汇总，生成用药的安全性评价结果；

所述信息存储模块用于存储数据构建模块构建模型所用的数据库文件和统计汇总模块得到的评价结果；

所述评价显示模块用于信息采集模块采集信息的显示以及统计汇总模块汇总结果的输出；

所述评价系统还包括特征捕捉模块，用于捕捉信息采集模块采集信息中部分区别特征信息进行异常筛分，过滤无用异常信息并将新的区别特征信息对数据构建模块的模型数据进行进一步补充和进行提示。

所述评价系统的处理包括以下步骤：

S1：信息采集；

确定病例采集数量和对象，信息采集模块采集临床患者的个人信息和对应的用药指标数据，并采集用药后的反馈信息；

S2：信息处理；

信息采集模块配合特征捕捉模块对采集到的患者信息、用药指标数据和反馈信息进行筛选和精简概括，从已有的信息中提取关键分类信息，进行规模化的信息采集；

S3：模型构建；

进行数据处理与数据统计，根据患者信息、用药指标数据和反馈信息的对应关系，建立模型并确定相关影响因素，根据关键分类信息分配相应的相似性标签，建立用药安全性评价模型；

S4：模型对比；

根据相似性标签对相应方面的模型进行对比，对应糖尿病患者的具体情况生成合理的用药安全性评价，同时模型进行训练，将得出的用药安全性评价与信息采集模块采集的反馈信息进行对比校正；

S5：安全性预测；

将患者信息、用药指标数据输入到构建的模型中预测的合理安全用药预测，计算用药安全性系数。

优选的，所述信息采集模块包括线上采集和线下采集，且线上采集通过手机网络发布问卷调查进行信息采集，线下采集通过医院病历和病患走访调查采集。

优选的，所述患者信息包括患者性别、年龄分段和患病史具体信息，且患者信息还进一步包括疾病治疗花费的负担信息以及病患身体药物代谢的负担信息。

优选的，所述用药指标数据包括临床用药数据库中常见的药物选择信息、用药疗程信息、用法用量信息和药物资费信息。

优选的，所述临床用药数据库包括药物分类数据库和药物不良反应数据库，且药物分类数据库用于存储和管理药物信息，并且药物不良反应数据库用于存储和管理药物应用过程中产生的药物不良反应。

优选的，所述反馈信息包括患者恢复周期情况和患者用药后的评价信息，在生成用药安全性评价后采集患者反馈信息，主要用于进行再次比对，进一步训练模型，提高生成用药安全性评价的准确率。

优选的，所述关键分类信息包括药物选择信息、患者年龄分段和患病史具体信息，即依据关键分类信息倒入模型使糖尿病患者从已有的糖尿病患者用药指标数据模型中预测得出用药的安全性评价信息。

优选的，所述安全性评价系统还包括用药安全性扩展验证模块，用于评价使用药物易出现不良反应的轻度病患或健康人员的用药反应，进一步扩展统计临床应用情况，针对不同特征患者使用药物的安全性进行预测。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该糖尿病患者用药的安全性评价系统，

1、通过大数据采集信息进行数据处理与数据统计，根据患者信息、用药指标数据和反馈信息的对应关系，建立模型并确定相关影响因素，本发明中，通过把患者信息、用药指标数据输入到构建的模型中，预测的合理用药剂量和用药安全性，并将预测的用药安全评价结果与历史数据和反馈信息进行比较补充，便于不断完善根据患者实际情况预测用药安全性，实现针对性的合理用药风险评估，降低用药风险，在保证用药安全性和治疗有效性的同时，还通过将患者年龄分段和用药资费等信息作为关键分类信息来考虑用药的成本和效益评估经济性，或是根据不同年龄段患者身体耐受性和细胞自我康复能力评估适当性。

2、本发明从大数据提取患者信息、用药指标数据和反馈信息，能够从大量历史数据中学习和建模安全用药模型，在模型训练时通过与患者反馈信息进行比对，从而对模型训练结果进行比对纠正，能够对训练模型进行进一步的补充，从而提高模型训练的精准度，配合特征捕捉模块对特殊病例数据进行抓取，如早龄患者和病史较短患者等，在保证用药安全的同时，区别和减少用药强调患者自身复健，还包括用药安全性扩展验证模块，用于评价使用药物易出现不良反应的轻度病患或健康人员的用药反应，进一步扩展统计临床应用情况，针对不同特征患者使用药物的安全性进行预测，该安全性评价系统结果可以作为糖尿病患者用药安全性的有效参考。

附图说明

图1为本发明安全性评价系统示意框图；

图2为本发明安全性评价系统评价流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种糖尿病患者用药的安全性评价系统，评价系统包括信息采集模块、数据构建模块、模型比对模块、统计汇总模块、信息存储模块和评价显示模块，信息采集模块用于获取糖尿病患者个人信息和个人对应临床用药信息，并进行分类信息提取，信息采集模块包括线上采集和线下采集，且线上采集通过手机网络发布问卷调查进行信息采集，线下采集通过医院病历和病患走访调查采集，数据构建模块用于构建糖尿病患者临床用药的安全性评价模型，模型比对模块用于根据信息采集模块提取的分类信息将采集数据导入至数据构建模块的安全性评价模型进行比对，统计汇总模块用于对模型比对模块获得的比对结果按照不同的糖尿病患者个人信息和个人对应临床用药信息进行分类汇总，生成用药的安全性评价结果，信息存储模块用于存储数据构建模块构建模型所用的数据库文件和统计汇总模块得到的评价结果，评价显示模块用于信息采集模块采集信息的显示以及统计汇总模块汇总结果的输出。

评价系统还包括特征捕捉模块，用于捕捉信息采集模块采集信息中部分区别特征信息进行异常筛分，过滤无用异常信息并将新的区别特征信息对数据构建模块的模型数据进行进一步补充和进行提示，特征捕捉模块对特殊病例数据进行抓取，如早龄患者和病史较短患者等，在保证用药安全的同时，区别和减少用药强调患者自身复健，安全性评价系统还包括用药安全性扩展验证模块，用于评价使用药物易出现不良反应的轻度病患或健康人员的用药反应，进一步扩展统计临床应用情况，针对不同特征患者使用药物的安全性进行预测。

评价系统的处理包括以下步骤：

S1：信息采集；

确定病例采集数量和对象，信息采集模块采集临床患者的个人信息和对应的用药指标数据，并采集用药后的反馈信息；

S2：信息处理；

信息采集模块配合特征捕捉模块对采集到的患者信息、用药指标数据和反馈信息进行筛选和精简概括，从已有的信息中提取关键分类信息，进行规模化的信息采集；

患者信息包括患者性别、年龄分段和患病史具体信息，且患者信息还进一步包括疾病治疗花费的负担信息以及病患身体药物代谢的负担信息。

用药指标数据包括临床用药数据库中常见的药物选择信息、用药疗程信息、用法用量信息和药物资费信息。

临床用药数据库包括药物分类数据库和药物不良反应数据库，且药物分类数据库用于存储和管理药物信息，并且药物不良反应数据库用于存储和管理药物应用过程中产生的药物不良反应。

反馈信息包括患者恢复周期情况和患者用药后的评价信息，在生成用药安全性评价后采集患者反馈信息，主要用于进行再次比对，进一步训练模型，提高生成用药安全性评价的准确率。

S3：模型构建；

进行数据处理与数据统计，根据患者信息、用药指标数据和反馈信息的对应关系，建立模型并确定相关影响因素，根据关键分类信息分配相应的相似性标签，建立用药安全性评价模型；

关键分类信息包括药物选择信息、患者年龄分段和患病史具体信息，即依据关键分类信息倒入模型使糖尿病患者从已有的糖尿病患者用药指标数据模型中预测得出用药的安全性评价信息。

S4：模型对比；

根据相似性标签对相应方面的模型进行对比，对应糖尿病患者的具体情况生成合理的用药安全性评价，同时模型进行训练，将得出的用药安全性评价与信息采集模块采集的反馈信息进行对比校正；

S5：安全性预测；

将患者信息、用药指标数据输入到构建的模型中预测的合理安全用药预测，计算用药安全性系数。

从而可将患者年龄分段和用药资费等信息作为关键分类信息来考虑用药的成本和效益评估经济性，或是根据不同年龄段患者身体耐受性和细胞自我康复能力评估适当性，适应当前早龄化敏感化人群增多的情况，通过该安全性评价系统结果可以作为糖尿病患者用药安全性的有效参考。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术，尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。