本发明涉及临床药事管理领域，尤其涉及药物相互作用建模与风险评估方法、终端设备及存储介质。
背景技术：
药物相互作用(druginteration)是指两种或两种以上的药物同时应用时所发生的药效变化。即产生协同(增效)、相加(增加)、拮抗(减效)作用。合理的药物相互作用可以增强疗效或降低药物不良反应，反之可导致疗效降低或毒性增加，还可能发生一些异常反应，干扰治疗，加重病情。
疾病的成因一般都较为复杂，几乎不会出现单一因素致病的可能，而每种药品都有其对应的适用症状和疗效，因此联合用药就不可避免。而在当今这个医疗飞速发展的时代，药品的数量成倍增长，仅凭借人力是很难获取所有无法联用的药品。联合用药导致的药物相互作用的好坏直接决定了患者的身体情况。如1992年英国发现息斯敏与特非那定会引起心脏病，1993年日本发生了5-氟尿嘧啶和索立夫定药物相互作用导致15例并发带状疱疹的癌症患者死于5-氟尿嘧啶中毒。据调查我国是药物不良反应发生率较高的国家之一，且因药物相互作用导致的不良反应占药物不良反应的7％。因此能否有效发现不合理的药物联用直接关系到百姓的用药安全。
现有的药物相互作用建模和风险评价的方法与系统主要是通过提取药品说明书等相关医学材料中有关药物相互作用的信息，以此来构建和更新药物相互作用信息数据库。这种传统的方法一方面需要消耗大量的人力和物力且这种仅基于文献材料的判断方式，难以完整覆盖所有的药品联用信息，另一方面这种方式灵活性低，在遇到新的用药组合或在使用新的药品时，系统无法给出正确的药物相互作用信息而药师又没有足够的经验进行判断，因此容易造成漏审和误审，对患者造成二次伤害。除此之外，现有的方法和系统一般一次只能判断一个药品对的相互作用风险。以上三个问题极大地限制了传统的药物相互作用建模与风险评价方法与系统在临床药事管理中的作用。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明旨在提供一种药物相互作用建模与风险评估方法、终端设备及存储介质，通过自动从海量历史处方数据中学习和建模合理及不合理的药物相互作用模式，给出药物相互作用的风险评估信息，对临床药物合理联用提供准确有效的决策依据，降低药物不良反应的发生率，为人民群众的用药安全提供有效保障。
具体方案如下：
一种药物相互作用建模与风险评估方法，包括以下步骤：
s100：从电子病历数据库中提取联合用药记录，获取药物联用清单，根据药物联用清单内的药物联用情况构建药物相互作用风险评估模型；
s200：在药物相互作用风险评估模型中输入待查询的药物组的药物名称，若药物相互作用风险评估模型中已存在待查询药物组的药物联用情况信息，则输出对应的药物相互作用的风险评估信息；
s300：若药物相互作用风险评估模型中不存在待查询药物组的药物联用情况信息，则利用该药物组中药物的成分信息构建药物相似性矩阵，结合药物相似性矩阵和药物相互作用风险评估模型，输出对应的药物相互作用的风险评估信息。
进一步的，步骤s100具体包括以下步骤：
s110：从电子病历数据库中提取药物之间的药物联用情况，根据药物联用情况，按药物种类进行结构化归档，建立药物联用情况数据库；
s120：以药物作为节点，药物联用情况为边，构建概率图模型，遍历药物联用情况数据库中的每一条药物联用记录，根据其药物联用情况是否良好进行分类，分别建立两个概率图模型：药物联用情况良好概率图模型gg(vg,eg)和药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)，若两个药物之间的药物联用情况为不良，则药物联用情况不良概率图模型中对应的两个节点进行连接，并将边的权重加一；若两个药物之间的药物联用情况为良好，则药物联用情况良好概率图模型中对应的两个节点进行连接，并将边的权重加一。
进一步的，步骤s200具体包括：
s210：根据输入的待查询药物名称构建节点集合vs。
s220：在药物联用情况良好概率图模型gg(vg,eg)中运行子图搜索算法，获取包含节点集合vs的子图gs1(vs,es)，使得：
es＝vs×vs∩eg
s230：在药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)中运行子图搜索算法，获得包含节点集合vs的子图gs2(vs,es)，使得：
es＝vs×vs∩eb
s240：对子图gs1和子图gs2进行分析，若gs1为完全图而gs2的边集为空，则输出“药物联用合理”的风险评价信息；若gs1的边集为空且gs2边集不为空，则输出“药物联用不合理”的风险评价信息；若gs1的边集不为空且gs2的边集不为空，则输出“药物联用存在风险”的风险评价信息。
进一步的，步骤s300具体包括：
s310：根据药物的成分信息构建药物相似性矩阵；
s320：将药物组中的药物两两组队形成药物对，结合药物相似性矩阵和药物相互作用风险评估模型，分别判断每对药物对的药物联用情况；
s330：根据每对药物对的药物联用情况，输出药物对的药物相互作用的风险评估信息。
进一步的，步骤s310中构建药物相似性矩阵具体为：以药物-药物为两个维度建立二维矩阵模型，根据药物成分计算两个药物的相似度并填入所述二维矩阵模型对应的矩阵单元格内；所述两个药物的相似度计算方法为：对两个药物的成分进行独热编码，得到两个独热码向量，以上述两个独热码向量之间的汉明距离的倒数作为两个药物的相似度。
进一步的，步骤s320中所述药物对中每组药物组的药物联用情况判断方法如下：
s321：设定药物组为d，通过药物相似性矩阵分别寻找出与药物对中的两种药物相似度最高的两个相似药物sd1和sd2，设定相似度分别为s1和s2；
s322：将原药物用相似药物替代，生成新的点集合节点集合：
vs′＝vs-d+{sd1,sd2}
s323：在药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)中运行子图搜索算法，获取包含节点集合vs′的子图g′(vs′,es′)，使得：
es′＝vs′×vs′∩eb
s324：对子图g′进行分析，若子图g′的边集为空，则判定该药物对的药物联用情况良好，若子图g′的边集不为空，则判定该药物对的药物联用情况不良，进入s325；
s325：计算该药物对的药物联用风险系数η，具体计算公式为：
其中
进一步的，s330中具体包括以下两种情况：当药物组中每对药物对的药物联用情况均为良好时，则输出药物组的药物联用合理的风险评估信息，当药物组中存在药物联用情况不良的药物对时，则输出药物联用不合理的风险评估信息，且同时输出药物联用情况不良的药物对的药物名和不良药物组对应的药物联用风险系数η。
一种药物相互作用建模与风险评估系统，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例所述方法的步骤。
本发明采用如上技术方案，能够自动从海量历史处方数据中学习和建模合理及不合理的药物相互作用模式，不需要人工建立和更新药物相互作用信息数据库，能够较为灵活且合理地给出药物相互作用的风险评估信息，对临床药物合理联用提供准确有效的决策依据，降低药物不良反应的发生率，为人民群众的用药安全提供有效保障。
附图说明
图1所示为本发明实施例一的流程示意图。
图2所示为该实施例的流程的另一示意图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
实施例一：
参考图1和图2所示，本发明提供了一种药物相互作用建模与风险评估方法，包括以下步骤：
s100：从电子病历数据库中提取联合用药记录，获取药物联用清单，根据药物联用清单内的药物联用情况构建药物相互作用风险评估模型。
所述电子病历数据库可以通过医疗机构的医院信息系统等途径获得，在本实施例中，使用2015年某三甲医院一年的门诊电子病历数据库，将数据库内的数据经过去噪和清洗后，得到约300万份有效电子病历，从中提取出联合用药记录，进而获取药物联用清单。
s100具体包括以下步骤：
s110：从电子病历数据库中提取药物之间的药物联用情况，根据药物联用情况，按药物种类进行结构化归档，建立药物联用情况数据库。
所述药物联用情况即药物之间的相互作用状况。
现有的电子病历均包括用药修改标志位，通过该用药修改标志位来获得两种药物之间的相互作用状况，在医师同行点评、药剂师发药前审核、药物不良反应事件处理等环节中，会在该用药修改标志位标注用药问题及其原因，并按流程进行病历修改。若病历中未发现用药修改标志位，则生成一条药物联用情况良好记录；若病历中发现用药修改标志位，则对每次修改生成一条药物联用情况不良记录。
s120：建立药物相互作用风险评估模型。
具体地，首先遍历药物联用情况数据库，获得所有被使用到的药物集合v。然后，以药物集合v中的药物作为节点，药物联用情况为边，构建概率图模型(pgm/probabilisticgraphicalmodel)g(v,e)，其中e为节点之间的边的集合。
针对药物联用情况数据库中的每一条药物联用记录，根据其药物联用情况是否良好进行分类，分别建立两个概率图模型：药物联用情况良好概率图模型gg(vg,eg)和药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)，若两个药物之间的药物联用情况为不良，则药物联用情况不良概率图模型中对应的两个节点进行连接，并将边的权重加一；若两个药物之间的药物联用情况为良好，则药物联用情况良好概率图模型中对应的两个节点进行连接，并将边的权重加一。
遍历药物联用情况数据库，迭代更新相应类别的药物相互作用风险评估模型。
s200：在药物相互作用风险评估模型中输入待查询的药物组的名称，若药物相互作用风险评估模型中已存在待查询药物组的药物联用情况信息，则输出对应的药物相互作用的风险评估信息。
所述药物组包括至少两个药物。
步骤s200具体包括：
s210：根据输入的待查询药物名称构建节点集合vs。
s220：在药物联用情况良好概率图模型gg(vg,eg)中运行子图搜索算法，获取包含节点集合vs的子图gs1(vs,es)，使得：
es＝vs×vs∩eg
所述子图搜索为图搜索技术中的常用的一种，即给定一个输入图，输出给定图的子图，所述图搜索指的是一类概念上非常广泛的图查询语言。
s230：在药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)中运行子图搜索算法，获得包含节点集合vs的子图gs2(vs,es)，使得：
es＝vs×vs∩eb
s240：对子图gs1和子图gs2进行分析，若gs1为完全图而gs2的边集为空，则输出“药物联用合理”的风险评价信息；若gs1的边集为空且gs2边集不为空，则输出“药物联用不合理”的风险评价信息；若gs1的边集不为空且gs2的边集不为空，则输出“药物联用存在风险”的风险评价信息。
s300：若药物相互作用风险评估模型中不存在待查询药物组的药物联用情况信息，则利用该药物组中药物的成分信息构建药物相似性矩阵，结合药物相似性矩阵和药物相互作用风险评估模型，输出对应的药物相互作用的风险评估信息。
具体包括以下步骤：
s310：根据药物的成分信息构建药物相似性矩阵。
从第三方数据库中获取药物成分信息数据库，所述第三方数据库可以为drugbank数据库的常用数据库。
遍历药物联用情况数据库，获得药物向量i，以药物-药物为两个维度，建立二维矩阵模型mi×i，然后根据药物成分计算两个药物的相似度并填入其对应的矩阵单元格。在本实例中通过计算两个药物成分独热码(one-hot)向量的汉明距离(hammingdistance)的倒数作为两个药物的相似度。
首先遍历药物成分信息数据库，获得包含了n个成分的列表l，将l中的元素按字典序升序排序。其次每个药物用一个独热码向量来表示，记药物i的成分集合为c，用一个独热码向量d表示药物i，d的长度为2×n，每个成分的有无用两个元素来表示，若c包含l的第j个成分，则d[2×j-1]＝0,d[2×j]＝1，否则填入d[2×j-1]＝1,d[2×j]＝0。最后计算两个药物向量之间的汉明距离的倒数作为两个药物相似度。
s320：将药物组d中的药物两两组队形成药物对，结合药物相似性矩阵和药物相互作用风险评估模型，分别判断药物组d中每对药物对的药物联用情况。
该实施例中，设定在已有的药物相互作用风险评估模型中不存在药物联用情况信息的药物组d包括四种药物，分别为d1、d2、d3和d4，将它们进行两两组队，组成6对药物对，分别为d1和d2、d1和d3、d1和d4、d2和d3、d2和d4、d3和d4。
所述药物组d中每对药物对的药物联用情况判断方法如下：
s321：通过药物相似性矩阵分别寻找出与药物对中的两种药物相似度最高的两个相似药物sd1和sd2，设定相似度分别为s1和s2。
s322：将原药物用相似药物替代，生成新的点集合节点集合：
vs′＝vs-d+{sd1,sd2}。
s323：在药物联用情况不良概率图模型gb(vb,eb)中运行子图搜索算法，获取包含节点集合vs′的子图g′(vs′,es′)，使得：
es′＝vs′×vs′∩eb
s324：对子图g′进行分析，若子图g′的边集为空，则判定该药物对的药物联用情况良好，若子图g′的边集不为空，则判定该药物对的药物联用情况不良，进入s325。
s325：计算该药物对的药物联用风险系数η，具体计算公式为：
其中
s330：根据每对药物对的药物联用情况，输出药物组的药物相互作用的风险评估信息。
具体包括以下两种情况：
当药物组中每对药物对的药物联用情况均为良好时，则输出药物组的药物联用合理的风险评估信息，当药物组中存在药物联用情况不良的药物对时，则输出药物联用不合理的风险评估信息，且同时输出药物联用情况不良的药物对的药物名和不良药物组对应的药物联用风险系数η。
本发明实施例一根据联合用药记录来构建药物相互作用风险评估模型，分别构建药物联用情况良好概率图模型和药物联用情况不良概率图模型，通过在模型中输入待查询的药物名称来对药物的相互作用情况进行查询，不需要人工建立和更新药物相互作用信息数据库，能够较为灵活且合理地给出药物相互作用的风险评估信息，对临床药物合理联用提供准确有效的决策依据，降低药物不良反应的发生率，为人民群众的用药安全提供有效保障。
实施例二：
本发明还提供一种药物相互作用建模与风险评估终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。
进一步地，作为一个可执行方案，所述药物相互作用建模与风险评估终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述药物相互作用建模与风险评估终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述药物相互作用建模与风险评估终端设备的组成结构仅仅是药物相互作用建模与风险评估终端设备的示例，并不构成对药物相互作用建模与风险评估终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述药物相互作用建模与风险评估终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个药物相互作用建模与风险评估终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述药物相互作用建模与风险评估终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。
所述药物相互作用建模与风险评估终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)以及软件分发介质等。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。