【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療信息，尤其涉及一種醫院藥學配藥信息智能處理方法及系統。
技術介紹
1、隨著現代醫療技術的不斷發展，醫院藥學配藥過程中的信息處理需求日益增加，傳統的配藥方式主要依賴人工操作，涉及藥物信息的管理、患者信息的獲取與分析、藥物配伍禁忌的識別以及用藥方案的制定與調整，由于流程復雜且環節眾多，這些操作容易出現信息處理不及時、數據不準確、藥物配伍禁忌識別不充分等問題，從而導致用藥錯誤和不良反應風險的增加，此外，患者的個體化差異及實時監測要求也給醫院藥學配藥帶來了更高的挑戰，亟需更高效、更智能的配藥信息處理系統。
2、現有技術中，大多數配藥系統難以在復雜、多變的醫療環境中實現全面的藥物信息管理和配伍禁忌識別，傳統系統通常缺乏對全球藥物數據的實時更新能力，無法有效整合患者的個體生理特征和歷史用藥信息來生成個性化的用藥方案，此外，現有系統在患者用藥過程中缺乏實時監測與動態調整機制，難以應對用藥過程中的異常情況，這些技術上的難題不僅影響了用藥的安全性，還限制了醫院藥學配藥信息處理的智能化發展。
3、因此，開發一種能夠全面、實時、高效地處理藥學配藥信息智能處理方法及系統，具有重要的現實意義。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了一種醫院藥學配藥信息智能處理方法及系統。
2、一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，包括以下步驟：
3、s1：通過全球藥物數據庫和最新臨床研究平臺，實時獲取藥物的基礎數據，并使用區塊鏈技術建立去中心化數據庫，
4、s2：從醫院信息系統中獲取患者的病歷信息、當前用藥情況及生理參數，并對獲取的數據進行預處理，將患者個體信息與s1中的藥物基礎信息關聯整合；
5、s3：基于s2中關聯整合后的數據，通過配伍禁忌識別算法對現有用藥組合進行分析，檢測潛在的藥物配伍禁忌，分析結果包括識別出的禁忌組合及其關聯的風險等級，并生成相應的警示信息；
6、s4：基于s3中識別出的禁忌信息，自動生成患者的用藥方案；
7、s5：將s4中生成用藥方案和禁忌信息推送至醫生及藥劑師的工作終端，同時提供用藥建議，并在醫生確認后將最終方案同步至患者的電子病歷系統；
8、s6：在患者用藥過程中，通過s2中獲取的生理參數持續監測患者的反應，當監測到異常時，將通過調整算法進行藥物調整，并將相關數據回傳至去中心化數據庫中以更新藥物信息。
9、可選的，所述s1具體包括：
10、s11：通過全球藥物數據庫api接口，將藥品的基礎數據自動導入本地系統，所述基礎數據包括藥品的名稱、化學結構、藥理特性、已知的藥物相互作用及其禁忌信息，所述數據由多個國際公認的藥物數據庫提供，包括pubchem、drugbank和clinicaltrials.gov；
11、s12：使用基于自然語言處理的算法，對s11中導入的藥物數據進行語義解析和數據結構化處理，將藥物名稱、化學結構、藥理特性的信息分類整理，并將解析后的數據標準化處理；
12、s13：通過區塊鏈技術中的智能合約機制，將s12中結構化的藥物數據存儲到去中心化數據庫中，所述去中心化數據庫中采用分布式賬本技術確保數據在各節點之間的同步更新和不可篡改性；
13、s14：在去中心化數據庫中，使用哈希函數為每一組藥物數據生成唯一的哈希值，并通過公鑰加密技術對數據進行加密存儲；
14、s15：通過定期調用全球藥物數據庫和臨床研究平臺的數據更新接口，自動獲取并同步最新的藥物信息。
15、可選的，所述s2具體包括：
16、s21：通過醫院信息系統的數據接口，從電子病歷中提取患者的病歷信息，包括病史記錄、診斷結果和治療方案，并通過用藥管理系統獲取患者當前的用藥情況，包括具體藥物種類、劑量和給藥途徑，同時通過與生理監測設備的集成，實時采集患者的生理參數，包括血壓、心率、肝腎功能指標；
17、s22：對s21中獲取的患者數據進行清洗和標準化處理，包括去除重復記錄、填補缺失數據、校正數據格式，確保所有數據符合統一的標準格式；
18、s23：將s22中經過標準化處理的患者個體信息與s1中存儲的藥物基礎信息進行關聯，生成綜合數據集，綜合數據集包含患者的病歷信息、當前用藥情況、生理參數及對應的藥物基礎數據。
19、可選的，所述s3具體包括：
20、s31：從綜合數據集中提取患者當前的用藥組合信息和相關的生理參數，并與藥物基礎信息中的藥理特性及已知配伍禁忌信息進行匹配，初步篩選出潛在的配伍禁忌藥物組合；
21、s32：利用配伍禁忌識別算法對s31篩選出的藥物組合進行分析，對每個藥物組合進行交叉比對，識別出潛在的藥物配伍禁忌，分析過程中考慮患者的個體生理特征和用藥歷史；
22、s33：對s32中識別出的禁忌藥物組合進行風險等級評估，評估的依據包括禁忌的嚴重程度、發生概率以及患者個體生理特征與禁忌藥物的相互作用，通過預設的風險評估模型，將每個禁忌組合歸類為不同的風險等級，包括低高風險、中高風險、高風險；
23、s34：基于s33的風險等級評估結果，自動生成對應的警示信息，警示信息包括識別出的禁忌組合、關聯的風險等級、潛在的臨床影響及應對措施。
24、可選的，所述s32具體包括：
25、s321：對s31中篩選出的藥物組合進行初步分類，將其按照藥物的作用機制、化學結構和藥理特性進行分組，具體通過使用相似度計算公式對藥物分組的相似性進行度量，公式為：其中，sim(a，b)表示藥物a與藥物b之間的相似度，fa和fb分別表示藥物a和藥物b的特征集合；
26、s322：在分組完成后，使用配伍禁忌識別算法對每個分組內的藥物組合進行交叉比對，所述配伍禁忌識別算法具體使用關聯規則挖掘檢測藥物組合中的配伍禁忌；
27、s323：針對潛在禁忌組合利用患者的個體生理特征和用藥歷史，通過加權評分進行個性化風險評估，加權評分公式為：
28、其中，r為風險評分，w為第i個因素的權重，fi為第i個生理特征或用藥歷史的數值指標；
29、s324：根據風險評分r的大小，將每個潛在禁忌組合進行排序，最終輸出高風險的藥物組合。
30、可選的，所述s33具體包括：
31、s331：對s32中識別出的禁忌藥物組合進行嚴重程度評估，嚴重程度評估的依據包括每種藥物在組合中的已知副作用和相互作用的潛在危害性，具體使用嚴重程度評分公式進行量化，公式為：其中，ss表示嚴重程度評分，vj為第j種藥物的副作用強度，hj為藥物在組合中與其他藥物相互作用的危害性，m為藥物數量；
32、s332：結合s323中計算的風險評分r與嚴重程度評分ss，對每個禁忌藥物組合進行綜合風險評估，最終的綜合風險評分公式為：rt＝α·ss+β·r，其中，rt為綜合風險評分，ss為嚴重程度評分，r為s323本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S32具體包括：
6.根據權利要求5所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S33具體包括：
7.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S4具體包括：
8.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S5具體包括：
9.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述S6具體包括：
10.一種醫院藥學配藥信息智能處理系統，用于實現如權利要求1-9任一項所述的一種醫院藥學配藥信息
...【技術特征摘要】
1.一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述s3具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種醫院藥學配藥信息智能處理方法，其特征在于，所述s32具體包括：
6.根據權利要求5所述的一種醫...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄭緋，梁鄭桐，盧福昱，徐娟，田淑芬，唐人杰，
申請(專利權)人：中國人民解放軍總醫院，
類型：發明
國別省市：
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