本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种药品不良反应信息获取方法。
背景技术：
药品不良反应(adversedrugreaction，adr)，指由免疫系统参与，而形成的对药物异于常人的反应。
当前adr在用药评价中的应用，主要是通过以下方式来实现的：
1、性别限制：通过药物对性别的影响差异，据此判断是否可能引发adr。如对激素水平的响应、对生殖的毒性影响、对血液系统的影响等，都表现出明显的性别差异。
2、年龄限制：通过不同年龄对药物的耐受性不同，据此判断是否可能引发adr。如儿童期还处于发育阶段，容易受药物损伤；老龄期体弱多病，器官代谢功能减退，机体对药物耐受性差，更易受到药物伤害。
3、种族限制：通过人种不同对药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄能力有差异，据此判断是否可能引发adr。如白色人种与有色人种对甲基多巴所诱发的溶血性贫血的发生率不同。
4、病理状况：通过疾病情况下药物在体内的代谢过程随之受到影响，据此判断是否可能引发adr。
5、过敏体质：通过对过敏体质人群的免疫球蛋白异常，根据标记患者的过敏药物清单判断是否可能引发adr。
6、联合用药：通过对联合用药种类过多极易引发药物变态反应，据此判断是否可能引发adr。
现有技术存在以下缺点：
1、药品较易出现监控漏洞。如某些特定的感冒药物含有升高血压的成分，需要工作人员非常细致地对限定病理的设定。
2、过敏药物清单维护不便。每个患者的过敏药物清单难以完全罗列完整，同时当前医疗数据较为碎片。
3、过敏药物清单过于死板。清单未能对过敏反应进行有效分级，若患者对某药物的不良反应是休克，而该患者如果患有心脏病，则一旦皮试可能致死。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种药品不良反应信息获取方法,以解决现有技术中存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种药品不良反应信息获取方法,包括:
步骤1，获取处方信息，从所述处方信息中提取用药信息和患者信息；
步骤2，从药品成分信息数据库中提取所述用药信息对应的用药成分信息；
步骤3，调用人群特征变态模型，根据所述患者信息生成患者特征变态模型,所述患者特征变态模型包括患者特征信息、药品成分信息和不良反应信息；
步骤4，判断所述用药成分信息与所述患者特征变态模型中的药品成分信息是否匹配,如果是,则执行步骤5；
步骤5，获取所述药品成分信息对应的用药信息和不良反应信息并输出。
进一步的，所述步骤3具体包括：
从所述患者信息中提取患者特征信息，所述患者特征信息包括性别、年龄、病史、体质信息；
从所述人群特征变态模型中提取出与所述患者特征信息相匹配的至少一个人群特征变态子模型；
利用所述人群特征变态子模型生成所述患者特征变态模型。
进一步的，在步骤2之前，所述方法还包括：
根据药品集、药物成分集和映射关系集生成药品成分信息数据库。
进一步的，在步骤2之前，所述方法还包括：
根据药品说明书信息生成药品集、药物成分集和映射关系集。
进一步的，所述人群特征变态模型具体包括：性别变态子模型、年龄变态子模型、病理变态子模型、体质变态子模型。
进一步的，所述方法还包括：
根据药物对性别的临床差异特征信息，从所述药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成性别变态子模型。
进一步的，所述方法还包括：
根据药物对年龄的临床差异特征信息，从所述药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成年龄变态子模型。
进一步的，所述方法还包括：
根据药物对病理的临床差异特征信息，从所述药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成病理变态子模型。
进一步的，所述方法还包括：
根据药物对特殊体质的临床差异特征信息，从所述药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成体质变态子模型。
进一步的，所述步骤5具体包括：
从所述患者特征变态模型中查询所述用药成分信息对应的不良反应信息；
从药品成分信息数据库中提取所述用药成分信息对应的用药信息；
根据用药成分信息对应的不良反应信息获取所述用药信息对应的不良反应信息；
输出所述用药信息和不良反应信息。
本发明提供的药品不良反应信息获取方法，能够在用药之前，即药物尚未作用到患者身上发生adr之前，就将会引发严重的adr事件拦截掉，从而降低了adr的发生率。辅助医生对药物的疗效和adr风险之间作出充分的评估，从而更加合理地选择治疗用药。
附图说明
图1为本发明提供的药品不良反应信息获取方法流程图。
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。
本发明能够降低医生、药师的药品adr的熟知程度要求，有效辅助医生开具医嘱、药师审查医嘱。同时也能够帮助各医疗机构降低adr的发生率，规避因adr而造成的医疗资源浪费。
图1为本发明药品不良反应信息获取方法的流程图，如图1所示，本发明包括如下步骤：
步骤101，获取处方信息，从所述处方信息中提取用药信息和患者信息。
在对患者用药之前，需要检验处方中的药物是否会使患者发生不良反应，以避免造成严重后果。处方信息为医生针对患者病情出具的诊疗信息，其中包括患者信息、用药信息、患者病症等相关信息。
处方信息的获取方式可以通过接收输入指令后生成的，也可以是从患者数据库中根据患者姓名或者编号等进行检索并调用的。对处方信息进行解析以后，可以提取出用药信息和患者信息。
步骤102，从药品成分信息数据库中提取所述用药信息对应的用药成分信息。
具体的，药品成分信息数据库也就是药品成分知识图谱是根据药品集、药物成分集和映射关系集生成的。药品集、药物成分集和映射关系集主要是根据药品说明书信息生成。药品集主要是根据临床药理学以及临床医学的性质进行分类，如麻醉药、镇静催眠药等；在最末端分类中则根据药品剂型作进一步的划分，如注射剂、口服制剂、外用制剂等。
药物成分集即对每个药品标注其主要成分和辅助成分，每个药品与药物成分间存在多对多关系。每个映射关系存在强弱之分，强关系表示主要成分，而弱关系则表示辅助成分,即辅料。
其中，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。
临床医学是研究疾病的病因、诊断、治疗和预后，提高临床治疗水平，促进人体健康的科学。
在步骤102之前，根据药品说明书信息生成药品集、药物成分集和映射关系集。根据药品集、药物成分集和映射关系集生成药品成分信息数据库。
步骤103，调用人群特征变态模型，根据所述患者信息生成患者特征变态模型,所述患者特征变态模型包括患者特征信息、药品成分信息和不良反应信息。
具体的，从患者信息中提取患者特征信息，患者特征信息包括性别、年龄、病史、体质信息；从人群特征变态模型中提取出与患者特征信息相匹配的至少一个人群特征变态子模型；利用人群特征变态子模型生成患者特征变态模型。
其中，变态在药学上是指机体对某些抗原的再次刺激发生时，发生的一种以机体生理功能紊乱或组织细胞损伤为主的特异性免疫。人群特征变态模型具体包括：性别变态子模型、年龄变态子模型、病理变态子模型、体质变态子模型。
患者信息中的病史，须统一对各个疾病诊断标注一个具有参考价值的有效期限，超过该期限的病理诊断，则不纳入考虑范围。
患者信息中的体质，须将现有的过敏药物清单作进一步的改进，标注各药品的严重程度。
本发明还包括人群特征变态模型中各个子模型的生成步骤：
根据药物对性别的临床差异特征信息，从药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成性别变态子模型。
如药物“普萘洛尔”中的主要成分“盐酸普蔡洛尔”，对“女性”的“血液系统”有“中度”的adr。
根据药物对年龄的临床差异特征信息，从药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成年龄变态子模型。
如药物“地塞米松”中的主要成分“醋酸地塞米松”，对“16岁以下”儿童的“分泌系统”有“中度”的adr。
根据药物对病理的临床差异特征信息，从药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成病理变态子模型。
如药物“复方盐酸伪麻黄碱”中的主要成分“伪麻黄碱”，对“高血压”患者的“血液系统”有“中度”的adr。
根据药物对特殊体质的临床差异特征信息，从药品成分信息数据库中提取药物成分信息以及对应的器官系统不良反应信息和严重程度信息，生成体质变态子模型。
如药物“盐酸头孢他美酯分散片”中的主要成分“青霉素纳”，对“青霉素休克类体质”患者的“呼吸系统”、“循环系统”、“神经系统”等有“重度”的adr。
其中，器官系统是指人体八大系统，包括:运动系统、神经系统、内分泌系统、血液循环系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、生殖系统。这些系统协调配合，使人体内各种复杂的生命活动能够正常进行。
严重程度信息指的是根据临床异常情况，按照下列标准对adr进行强度分级评估：
4级-致命：极度限制日常活动，显著地需要日常生活照顾或直接失去生命，最乐观的情况是需要医疗和住院；
3级-重度：显著地限制日常活动，需要日常生活照顾，需要医疗，可能需要住院；
2级-中度：轻度到中度限制日常活动，不需要或只需要少量的医疗干预；
1级-轻度：短时间的不适(<48小时)，无需医疗；
步骤104，判断所述用药成分信息与所述患者特征变态模型中的药品成分信息是否匹配。
判断处方信息中的用药成分是否属于患者特征变态模型中的药品成分，目的也就是判断处方中的药物能否引起患者的不良反应。
如果用药成分信息与患者特征变态模型中的药品成分信息匹配，则执行步骤105。
步骤105，获取所述药品成分信息对应的用药信息和不良反应信息并输出。
具体的，如果用药成分信息与患者特征变态模型中的药品成分信息匹配,则从患者特征变态模型中查询用药成分信息对应的不良反应信息；从药品成分信息数据库中提取用药成分信息对应的用药信息；根据用药成分信息对应的不良反应信息获取用药信息对应的不良反应信息；输出用药信息和不良反应信息。
其中，不良反应信息包括器官系统不良反应信息和严重程度信息。当同种用药成分在不同的药品中映射关系强弱相同时，若影响的器官系统也相同，取严重程度高的药物作为该用药成分的adr集合；当同一药物影响的器官系统相同时，取严重程度高的作为该药物的adr集合。
本发明还包括对药物不良反应进行提醒的步骤：根据药物的adr集合，逐个药物提醒其可能对特定的器官系统造成不同程度的adr。单个药物的风险提醒时，按器官系统的不同，输出各器官系统的adr严重程度。
如果用药成分信息与患者特征变态模型中的药品成分信息不匹配，则返回，检查下一个处方中的用药信息是否能够产生不良反应。
本发明提供的药品不良反应信息获取方法，能够在用药之前，即药物尚未作用到患者身上发生adr之前，就将会引发严重的adr事件拦截掉，从而降低了adr的发生率。辅助医生对药物的疗效和adr风险之间作出充分的评估，从而更加合理地选择治疗用药。
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。