一种风湿免疫药物推荐方法、系统及装置与流程

本发明属于医学、信息科学以及计算机应用融合技术领域，具体涉及一种风湿免疫药物推荐方法、系统及装置。

背景技术：

风湿免疫疾病是内科学中的一种系统性疾病，临床表现多种多样，且易于其他疾病如皮肤病、眼炎、口腔溃疡等症状相似。为了顺利完成繁琐的诊疗过程，避免误诊，需要依据患者的病史、症状、临床表现、辅助检查等进行综合判定，从而开出对症的治疗药物。

技术实现要素：

本发明提出一种风湿免疫药物推荐方法、系统及装置，借助电子病历中的数据挖掘患者医疗储存的信息，并进行充分利用，从而辅助医生诊疗，减轻用药隐患，提高医疗保健服务质量给出个性化药物推荐方案，加强安全和有效用药。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种风湿免疫药物推荐方法，包括以下步骤：

步骤1，获取关于风湿免疫药品的信息，构建医药知识库；

步骤2，基于当前就诊病历信息获取患者病历中各项信息的关键词，作为症状匹配阶段的输入；

步骤3，根据模糊规则库以及步骤2获取的关键词，利用模糊规则进行判断，输出症状类型和严重程度；

所述模糊规则基于已有病历及风湿免疫科医生的专业指导，从而建立疾病及其严重程度与症状的对应规则；

步骤4，根据步骤3给出的症状类型和严重程度，结合步骤1的医药知识库进行匹配，输出初次药物推荐结果；在考虑药物副作用、药物间相互作用以及患者个体特征因素的基础上，进行药物筛选，得到备选药物列表；输出患者的个性化药物推荐方案以及用药依据。

从药品说明书、医院的过往电子病历中提取药物信息，并在风湿免疫科医生的专业指导下，构建医药知识库；药物信息包括药品说明书中的医药疗效、不良反应、用法用量以及注意事项；从所述医院的过往病历中的提取出疾病种类、病情严重程度以及医生给出的用药建议。

步骤1中构建的医药知识库定期从医院电子数据库中获取最新电子病历数据。

步骤2中，所述病历上包括针对临床症状、常规检查的各项信息以及表示患者个体特征的辅助信息，所述辅助信息至少包括过敏史和家族遗传病史。

步骤3中制定的模糊规则，为疾病与症状的匹配规则。

步骤4具体如下：

步骤41，将步骤1所述医药知识库与步骤3所述划分归类结果相匹配，获取所有符合患者病症对应疾病种类和病情严重程度的药物推荐列表；

步骤42，综合考虑步骤1所述医药知识库、步骤2所述病历信息和步骤3划分归类结果，对步骤41所述药物推荐结果进行筛选，根据实际情况，设置出一个指定值，用于判断患者病情严重程度，若步骤3中得到的病情严重程度小于或等于指定值，则代表患者的病情较轻；若步骤3中得到的病情严重程度大于指定值，则代表患者的病情较为严重；

步骤43，基于备选药物列表，形成针对患者的个性化药物推荐方案，并给出用药依据。

步骤4中，药物的筛选中综合考虑病情的严重程度以及药物的治疗效果；当患者的病情较轻时，药物的筛选应放在首位，即先剔除会造成负面作用的药物，再根据药效对剩余药物进行排序，生成备选药物列表；当患者的病情较为严重时，药物的筛选应放在末位，即先根据药效进行药物排序，在药物排序结果的基础上，保留药效好且负面作用在安全使用范围内的药物，剔除不符合要求的药物，生成备选药物列表。

一种风湿免疫药物推荐系统，包括以下模块：

文本挖掘模块，用于获取所需要的药品信息以及病历信息，利用命名实体识别的方法，从药品说明书、电子病历系统中提取信息，完成医药知识库的构建，以及症状匹配模块输入数据的获取；

病情划分归类模块，用于根据文本挖掘模块给出的患者症状等信息，利用模糊规则进行症状匹配，通过对比系统内症状与疾病之间的对应关系，输出疾病类型以及病情严重程度作为药物推荐模块的输入数据；

药物列表获取模块，用于根据病情划分归类模块给出的病情信息，结合文本挖掘模块的医药知识库进行匹配，输出初次药物推荐结果；再在考虑药物副作用、药物间相互作用、患者个体特征等因素的基础上，进行药物筛选，得到备选药物列表；最终输出患者的个性化药物推荐方案，并给出用药依据。

一种计算机设备，包括一个或多个处理器以及至少一个存储器，存储器用于存储计算机可执行程序，处理器从存储器中读取部分或全部所述计算机可执行程序并执行，处理器执行部分或全部计算可执行程序时能实现本发明所述风湿免疫药物推荐方法。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，能实现本发明所述的风湿免疫药物推荐方法。

本发明具有以下有益效果：本发明所述方法不仅能给出药物推荐列表，而且向医护人员以及患者指明用药依据，可以减轻用户疑惑，提升用户满意度；本发明利用电子病历中储存的信息构建医药知识库，实现了医疗数据资源的合理利用，而且为用药推荐打下了基础，保证了推荐结果的准确率；本发明使用模糊规则进行病情判断，不仅可以清晰地描述患病类型以及严重程度，而且可以模拟人的思维和决策，提高诊断准确率，从而实现智能辅助给出用药方案，减轻医生决策负担，提升医疗服务质量；本发明充分考虑药物的作用效果，不仅考虑正面的治疗效果，而且考虑药物的负面作用，即副作用、药物间不良反应等，并结合患者病情，针对性地给出个性化药物推荐方案，从而实现合理用药，保证用药安全。

附图说明

图1为本发明提供的风湿免疫药物推荐方法流程图。

图2为本发明提供的风湿免疫药物推荐方法的药物推荐阶段流程图。

图3为本发明提供的风湿免疫药物推荐系统结构图。

图4为本发明提供的风湿免疫药物推荐系统的数据交互示意图。

具体实施方式

图1是本发明提供的风湿免疫药物推荐方法的流程图。现结合附图，对本发明的技术方案作进一步说明，包括以下步骤：

步骤1，建立医药知识库。

建立医药知识库，构成知识库的信息的获取，主要依赖于中文命名实体识别方法。通过从药品说明书、医院的过往病历中提取信息，并在医生的专业指导下建立一个医药知识库，存储药物与疾病的对应关系以及药物的基本信息，如医药疗效、不良反应、用法用量、注意事项等。

本发明基于crf模型进行实体识别，在训练好模型后，即可利用模型从非结构化的信息中，提取出关键信息，如药品说明书中给出的药物适用于哪种疾病，会与哪些药物相互作用等，以及医院的过往电子病历中给出的诊断结果与相应的用药建议，将这些信息汇总，并在风湿免疫科医生的专业指导下，形成疾病与药物的对应关系，并存储在医药知识库中，便于之后用药推荐的生成，并确保其准确率。

步骤2，提取患者各项信息关键词。

利用命名实体识别的方法，从患者病历中提取关键信息，为病情判断阶段做准备。关键信息主要分为症状检查的各项信息，如“关节肿胀”、“压痛”等；常规检查的各项信息，如“血沉32mm/h”、“尿常规无异常”等；药物推荐的辅助信息，如“青霉素过敏”、“孕妇”等。

步骤3，诊断患者疾病及严重程度。

通过步骤2提取的各项关键信息，判断患者的疾病类型及其严重程度，为医药推荐阶段做准备。由于提取出的症状描述有时并不是一个十分准确的概念，比如：“关节轻度肿胀”中的“轻度”就是一个模糊的概念，并不能简单地用一个准确的值将其描述，所以引入模糊规则方法，利用模糊集合来表示患者关节肿胀程度，从而解决症状的描述问题。

进一步地，利用步骤1获取的过往病历信息，在风湿免疫科医生的专业指导下，找寻症状与疾病及严重程度之间的内在联系，并围绕着症状检查、常规检查的各项信息进行模糊规则的确立，形式如下：

rn:ifx11∩…∩x1n∩x21∩…∩x2nthenyn

其中“ri”代表确立的第i条规则。“x1i”描述了症状检查这一前提，内容如“指关节轻度肿胀”、“关节屈伸活动受限”等。“x2i”描述了常规检查这一前提，内容如“类风湿因子：152iu/ml”、“c反应蛋白：47.67mg/l”等。“yi”描述了患病情况这一结论，包含了与症状对应的所有疾病种类及其严重程度，内容如“轻度骨关节炎”、“轻度类风湿关节炎”等。

通过将步骤2中提取的各项关键词信息与规则库中已有的症状进行对比，得出匹配相似度，如果相似度达到激活阈值，则激发相应的规则，即可得出相匹配的患病种类及其严重程度。

步骤4，生成个性化药物推荐方案。

药物推荐阶段的流程图如图2所示，具体步骤如下：

步骤41，初次医药推荐。将步骤1的医药知识库与步骤3的诊断结果相匹配，获取所有符合患者病症对应疾病种类和病情严重程度的药物推荐列表。

步骤42，匹配药物筛选，综合考虑步骤1、步骤2和步骤3的各项信息，对药物推荐结果进行筛选，保证用药安全。

在本发明的应用中，根据实际情况，设置出一个指定值，用于判断患者病情严重程度，若步骤3中得到的病情严重程度小于或等于指定值，则代表患者的病情较轻；若步骤3中得到的病情严重程度大于指定值，则代表患者的病情较为严重。

当患者的病情较轻时，先根据患者的过敏史、是否为孕妇等个体属性，去除初次药物推荐列表中会对患者产生负面作用的所有备选药物，再基于剩余药物的药效进行排序，形成备选药物列表。

当患者的病情较为严重时，应先基于初次药物推荐列表的药效进行排序，再根据药物的负面作用、患者的个体属性等信息，挑选药效好且负面作用在一定范围内的所有备选药物，去除其它不符合要求的药物，形成备选药物列表。

步骤43，最终医药推荐。基于备选药物列表，形成针对患者的个性化药物推荐方案，并给出用药依据。

基于同一发明构思，如图3所示，本发明提供了一种风湿免疫药物推荐系统，主要包括以下模块：

文本挖掘模块，用于获取所需要的所有文本信息，利用中文命名实体识别方法，获取关键性的药品信息以及病历信息，主要包括药品说明书中的医药疗效、不良反应等信息；医院的过往病历中的患者病情、医生给出的用药建议等信息；当前就诊患者的症状检查、常规检查等各项信息关键词。前两项用于完成医药知识库的构建，后一项作为病情划分归类模块的输入数据。

具体的，文本挖掘模块利用中文命名实体识别方法提取文本信息，生成药品信息、病历信息以及当前就诊患者信息，基于药品信息和病历信息生成医药知识库；病情划分归类模块，利用文本挖掘模块获取的过往病历信息，在风湿免疫科医生的专业指导下，形成症状与疾病及严重程度之间的内在联系，并使用模糊规则进行描述；根据文本挖掘模块获取的当前患者症状等信息，与规则库中已有的症状进行对比，从而实现病情判断，输出当前患者的疾病类型以及病情严重程度。

药物列表获取模块，用于根据病情划分归类模块给出的病情信息，病情信息包括疾病类型以及病情严重程度，结合文本挖掘模块所得的医药知识库进行匹配，输出初次药物推荐列表，再在考虑药物副作用、药物间相互作用以及患者个体特征的基础上，进行药物筛选，得到备选药物列表；最终输出患者的个性化药物推荐方案，同时生成用药依据；药物筛选阶段的具体操作与上述的风湿免疫药物推荐方法中相同，此处不再赘述。

所述推荐系统执行时，实现本发明所述药物推荐方法的步骤。其中，文本挖掘模块用于获取关于风湿免疫药品的信息，构建医药知识库；并基于当前就诊病历信息获取患者病历中各项信息的关键词，作为症状匹配阶段的输入；

病情划分归类模块根据模糊规则库以及所获取的关键词，利用模糊规则进行判断，输出症状类型和严重程度；所述模糊规则基于已有病历及风湿免疫科医生的专业指导，从而建立疾病及其严重程度与症状的对应规则；

药物列表获取模块根据所述症状类型和严重程度，结合文本挖掘模块获取的医药知识库进行匹配，输出初次药物推荐结果；在考虑药物副作用、药物间相互作用以及患者个体特征因素的基础上，进行药物筛选，得到备选药物列表；输出患者的个性化药物推荐方案以及用药依据。

本发明提供的风湿免疫药物推荐系统的数据交互如图4所示。

在实际应用过程中，医疗数据来自于实际诊疗过程，医护人员将医疗数据上传至电子医疗数据库中，形成基于文本数据的电子医疗大数据，经由系统的文本挖掘模块转换为结构化信息，并在风湿免疫科医生的指导下，提取与过往病历及对应的用药信息和药品本身的信息，病历信息包括历史患者的主诉记录、常规体检和针对风湿免疫科的体检结果，建立医药知识库以及疾病种类与症状及检查结果的模糊规则库，供系统病情划分归类模块参考使用，能根据就诊患者信息关键词与医药知识库进行匹配；另外，医护人员可根据需要进行调整医药知识库以及模糊规则库，保证数据的全面性。

系统接收当前就诊用户信息后，先是经由文本挖掘模块提取信息关键词，传输入病情划分归类模块，再与模糊规则库进行匹配，生成患病信息；药物列表获取模块接收患病信息后，与医药知识库进行匹配，并在考虑药物药效、负面作用以及患者个体特征的基础上，生成个性化药物推荐方案以及用药依据，经由系统的显示页面反馈给用户。

可选的，本发明还提供一种计算机设备，包括但不限于一个或多个处理器以及存储器，存储器用于存储计算机可执行程序，处理器从存储器中读取部分或全部所述计算机可执行程序并执行，处理器执行部分或全部计算可执行程序时能实现本发明所述风湿免疫药物推荐方法的部分步骤或所有步骤，存储器还用于存储风湿免疫药品的信息、电子病历。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，能实现本发明所述的风湿免疫药物推荐方法。

所述计算机设备可以采用笔记本电脑、平板电脑、桌面型计算机、手机或工作站。

本发明还提供用于输出预测结果的输出装置，所述输出装置连接处理器的输出端，输出装置为显示器或打印机。

处理器可以是中央处理器(cpu)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)或现成可编程门阵列(fpga)。

对于本发明所述存储器，可以是笔记本电脑、平板电脑、桌面型计算机、手机或工作站的内部存储单元，如内存、硬盘；也可以采用外部存储单元，如移动硬盘、闪存卡。

计算机可读存储介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取记忆体(ram，randomaccessmemory)、固态硬盘(ssd，solidstatedrives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(reram,resistancerandomaccessmemory)和动态随机存取存储器(dram，dynamicrandomaccessmemory)。