本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法。
背景技术：
临床药理学是一门医学与药学、药理学与治疗学紧密结合的现代新兴科学。以患者为对象，利用现代理论、现代技术研究药物的体内处置过程与人体间相互作用的规律和机制，探讨临床用药的安全性、有效性，制定个体化剂量方案，减少药物不良反应和药源性疾病的发生。合理用药是指根据临床药理学理论，在防治疾病的前提下选择符合安全、有效、经济等原则的药物治疗方案。合理用药审查是指根据合理用药的原则，审核临床治疗用药方案是否有违反原则的情况出现。
针对某些特定类型的疾病或者疾病的不同发展程度，在用药合理性审核时需要格外注意，以避免对患者的病情造成影响。例如，肝功能不全的状态主要分为：轻度肝功能不全、中度肝功能不全、重度肝功能不全、中重度肝功能不全、轻中度肝功能不全。而某些药物的用药规则与特定疾病有关，例如，艾司奥美拉唑肠溶片说明书提到：重度肝功能不全的患者所使用的每天最大剂量不应超过20mg。现有技术中，对于某些特定疾病的用药合理性审核只能人工进行，工作效率低下，而且容易造成错误和遗漏。因此，针对特定疾病需要一种高效、全面、精准的用药合理性判断方法。
技术实现要素：
本发明的目的是针对现有技术中存在的缺陷，提供一种基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法，包括：
接收患者处方/医嘱信息，从所述处方/医嘱信息中提取诊断相关信息和用药信息；所述诊断相关信息包含诊断信息、检验信息、检查信息、生命体征信息、疾病评分、手术名称、症状、既往病史和过敏史、怀孕/哺乳/产妇特征、合并症与并发症；用药信息包含药品名称、给药途径、给药剂量、给药频次；
从合理用药知识库中调用所述诊断相关信息对应疾病状态标识信息的第一用药规则集；
从所述诊断信息中提取疾病特征和疾病程度信息，判断是否符合所述第一用药规则集；
如果是，则从所述合理用药知识库中调用单个药物或多个药物间的合理性判断的第二用药规则集；
判断所述药品名称、给药途径、给药剂量和给药频次是否符合所述第二用药规则集；
如果否，则生成警示信息并发送至终端设备。
进一步的，所述处方/医嘱信息中还包括患者特征信息、就诊时间信息、药品种类信息。
进一步的，在从合理用药知识库中调用所述诊断相关信息对应疾病状态标识信息的第一用药规则集之前，所述方法还包括：
生成所述疾病状态标识信息的第一用药规则集，并将所述第一用药规则集存储在所述合理用药数据库中。
进一步的，在从所述合理用药知识库中调用单个药物或多个药物间的合理性判断的第二用药规则集之前，所述方法还包括：
从药品说明书、临床用药须知安全用药指南中提取多个第二用药规则，生成第二用药规则集；
将所述第二用药规则集存储在所述合理用药数据库中。
进一步的，所述判断所述药品名称、给药途径、给药剂量和给药频次是否符合所述第二用药规则集具体包括：
根据每种药品的药品名称将对应的给药途径、给药剂量和给药频次依次与所述第二用药规则集中的用药信息进行比对，判断是否完全匹配。
进一步的，所述生成警示信息并发送至终端设备具体包括：
当药品的给药途径、给药剂量和给药频次依次中至少一项与所述第二用药规则集中的用药信息不匹配时，生成所述药品对应的警示信息。
进一步的，在生成警示信息并发送至终端设备之后，所述方法还包括：
根据药品名称信息存储对应的警示信息。
本发明涉及一种基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法，能够根据特定疾病信息和疾病程度信息进行用药合理性判断，通过计算机进行数据处理，提高了工作效率，而且更加全面和准确。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法流程图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
目前的合理用药知识库审查单个药物或多个药物间的合理性判断，包括用法用量、给药时机、给药途径、相互作用、配伍是否合理。但用药审查的时候如果涉及到患者疾病状态，例如，艾司奥美拉唑肠溶片的说明书提到：重度肝功能不全的患者所使用的每天最大剂量不应超过20mg。现有技术的判断规则里，采用诊断信息描述重度肝功能不全患者状态。但不同的医院对重度肝功能不全患者状态描述标准不一致，采用检验指标描述，需要对涉及重度肝功能不全的规则都修改一遍，如果1000条用药规则涉及重度肝功能不全，则要改1000遍，工作量很大，不灵活。
本发明技术方案把对患者疾病状态的描述在另一个规则集里面定义，建立一个疾病状态标识树，采用诊断、检验、检查、生命体征(血压、体温等)、疾病评分、手术名称、症状、既往史和过敏史、怀孕/哺乳/产妇特征、合并症与并发症等信息，对每个疾病状态标识进行定义，建立疾病状态标识规则集。对于某个疾病状态标识，如果有不同的标准定义，可以实现先后判断或者都判断。
合理用药规则集如果对用药合理性的审查涉及到患者疾病状态，则采用疾病状态标识比如重度肝功能不全，对重度肝功能不全的定义在疾病状态标识规则集里。
这样，如果医院对疾病状态定义标准不一致，那只要修改一下疾病状态标识规则集中相应的疾病状态标识规则就可以了，不需要去每条修改合理用药规则集，大大减少了工作量，提高了合理用药知识库在不同医院的适用性。
用药审查的时候，一般先去调用合理用药规则相应药品规则，如果药品规则中涉及疾病状态标识，则去调用疾病状态标识规则集中疾病状态标识规则，审查患者的诊断相关信息是否符合该疾病状态标识，如果符合，则继续对相应的药品规则进行合理性的判断。
图1为本发明实施例涉及的基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法流程图。如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤101，接收患者处方/医嘱信息，从处方/医嘱信息中提取诊断相关信息和用药信息。
其中，诊断相关信息包含诊断信息、检验信息、检查信息、生命体征信息、疾病评分、手术名称、症状、既往病史和过敏史、怀孕/哺乳/产妇特征、合并症与并发症；用药信息包含药品名称、给药途径、给药剂量、给药频次。处方/医嘱信息中还包括患者特征信息、就诊时间信息、药品种类信息等。
用药信息具体包括：药品名称、给药途径、给药剂量、给药频率。
给药途径同临床各类病症的治疗效果有着极为紧密的联系，同一种药物，若给药途径不同，则其药效差别巨大。
给药剂量是指给药时对机体产生一定反应的药量，通常是指防治疾病的用量。
给药频率也称为给药频次，即一段时间内用药的频率与次数。临床上给药频次的多少直接影响着药物对疾病的治疗效果。
步骤102，从合理用药知识库中调用诊断相关信息对应疾病状态标识信息的第一用药规则集。
合理用药数据库中包含疾病状态标识信息和对应的多个用药规则，根据疾病状态标识信息能够调用对应的第一用药规则集，第一用药规则集为多个用药规则形成的数据集合。
例如，肝功能不全时，以下药物需要根据肝功能的状态调整剂量或者慎用、禁用或停用：
1、具有中度或高蛋白结合率；
2、肝提取率高(eh＞0.77)；
3、主要经肝脏转化为有活性药物而发挥作用；
4、主要经胆汁排泄；
5、治疗窗窄，肝脏疾病容易使药物浓度过低不能达到应有的疗效或者浓度过高而引起不良反应。
注射用伏立康唑说明书提到：急性肝损害者(谷丙转氨酶alt/got和谷草转氨酶ast/gst增高)无需调整剂量，但应继续监测肝功能以观察是否有进一步升高。建议轻度到中度肝硬化患者(child-pugha和b)伏立康唑的负荷剂量不变，但维持剂量减半。目前尚无重度肝硬化者(child-pughc)应用本品的研究。本品与肝功能试验异常增高和肝损害的体征(如黄疸)有关，因此严重肝功能减退的患者应用本品时必须权衡利弊。
合理用药数据库建立在安全、有效、经济的用药目的基础上，是基于说明书，临床用药须知，以及各种国际及国家医药法规等权威安全用药指南形成的独立知识库。合理用药数据库采用的是智能推理引擎技术，采用智能逻辑推理的形式，自动判断用药的合理结果。其本质是一系列的逻辑结果预设规则，然后根据实际的用药对象及数据，进行逻辑判断，并根据知识库中的推理过程，不断推导，直至得到最终的结果。
在步骤102之前，还包括生成第一用药规则集的步骤：生成疾病状态标识信息的第一用药规则集，并将所述第一用药规则集存储在所述合理用药数据库中。
步骤103，从诊断信息中提取疾病特征和疾病程度信息，判断是否符合第一用药规则集，如果是，则执行步骤104，否则结束。
其中，病症特征具体可以是疾病种类信息、疾病名称信息等与该患者所患疾病相关的特征信息；疾病程度信息具体可以是疾病的严重程度信息，例如，肝功能不全的病症程度信息主要分为：轻度肝功能不全、中度肝功能不全、重度肝功能不全、中重度肝功能不全、轻中度肝功能不全等。
步骤104，从合理用药知识库中调用单个药物或多个药物间的合理性判断的第二用药规则集；
在步骤104之前，还包括生成第二用药规则集的步骤：从药品说明书、临床用药须知安全用药指南中提取多个第二用药规则，生成第二用药规则集；将第二用药规则集存储在合理用药数据库中。
其中，第二用药规则集为针对该患者的疾病特征信息和病症严重程度信息相对应的用药规则的数据集合。
第二用药规则集中的每种药品的用药规则包含针对病症不同程度的药品用法用量等信息，例如，艾司奥美拉唑肠溶片说明书提到：重度肝功能不全患者所使用的最大剂量不应超过20mg。
步骤105，判断药品名称、给药途径、给药剂量和给药频次是否符合第二用药规则集；如果是，则结束，如果否，则执行步骤106；
根据每种药品的药品名称将对应的给药途径、给药剂量和给药频次依次与第二用药规则集中的用药信息进行比对，判断是否完全匹配。
步骤106，生成警示信息并发送至终端设备。
当药品的给药途径、给药剂量和给药频次依次中至少一项与第二用药规则集中的用药信息不匹配时，生成药品对应的警示信息，以警示信息的形式在医生端、护士端和药师端的终端设备进行提醒，根据药品名称信息存储对应的警示信息，形成基于病症特征信息和病症程度信息判断用药不合理病例医疗数据集，用于回顾性评价。
本发明提供的基于疾病特征和疾病程度信息的用药信息处理方法，能够根据特定疾病信息和疾病程度信息进行用药合理性判断，通过计算机进行数据处理，提高了工作效率，而且更加全面和准确。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。