CN111681777B - 一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于药品监管技术领域，具体涉及一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法。该方法首先选取一段时间内的病例数据，所述病例数据包括各个病例的医嘱和/或症状信息、以及购买者的病史信息；然后在判定存在购买者有吸毒史时，获取目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数A1和有吸毒史的病例数A2，进而根据A1、A2以及其他数据，采用修正PRR算法确定修正PRR值。本发明实现了对潜在的致瘾致幻药品的挖掘，对目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品的识别更加准确，防止漏掉一些潜在的致瘾致幻药品，以便及时发现潜在的药物滥用情况。
Description
技术领域
本发明属于药品监管技术领域，具体涉及一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法。
背景技术
近年来，我国医药行业得到了迅猛发展。药品在维护我们的身体健康中起着不可替代的作用，身体一旦受到疾病的侵扰，小到身体不适，大到重大疾患，均需要使用药品予以调节或治疗，以恢复健康。当前药品种类繁多，消耗量大，已批准药物的风险信号识别差，一些药物虽可一定程度解决疾病问题，但存在致瘾致幻风险，致瘾致幻不但引起耐受与生理精神依赖，还会引起精神、躯体、社会等诸多问题。
例如，市面上曾经流行的含可待因成分类药品。可待因可以止咳，其原理是麻痹神经反射，麻痹患者“想咳”的感觉，是有一定的成瘾性的，服用过量会导致药物成瘾，年龄越小，对药物敏感性越高，更容易上瘾，对于未成年人来讲，像是一个“隐形炸弹”。故如何保障人民群众健康对药品的需求的同时，合理科学管控药品安全风险成为重中之重。
现有技术中，药品不良反应监测中常用的算法为PRR算法，应用该算法确定目标样品是否存在致瘾致幻风险时，需要从医疗机构收集病例数据，并对病例数据进行分析，采用下式计算得到PRR值，根据PRR值便可确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。PRR算法的公式为：
式中，A为目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数，B为目标药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数，C为其他药品医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数，D为其他药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数。
该方法仅根据医嘱和/或症状中的信息来确定目标药品是否存在致瘾致幻风险，但并非所有医生都会在医嘱以及症状中写明药品可能存在的风险，这便使得使用现有的PRR算法来确定目标药品是否存在致瘾致幻风险并不准确，容易漏掉一些存在致瘾致幻隐患的药品。
发明内容
本发明提供了一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，用以解决仅采用根据医嘱和/或症状信息的PRR算法造成的漏掉一些存在致瘾致幻隐患的药品的问题。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案包括：
本发明提供了一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，包括如下步骤：
1)选取一段时间内的病例数据，所述病例数据包括各个病例的医嘱和/或症状信息、以及购买者的病史信息；
2)根据购买者的病史信息，判断购买者是否有吸毒史，若存在购买者有吸毒史，则根据各个病例的医嘱和/或症状信息中与致瘾致幻相关的信息，对各个病例进行筛选，得到筛选结果，所述筛选结果包括目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数A1、目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2、目标药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D；
3)根据筛选结果，采用第一修正PRR算法，确定第一修正PRR值；其中，所述第一修正PRR算法为：
式中，PRR1为第一修正PRR值；β为吸毒权重，β>1；
或者：
获取有吸毒史的各购买者的购买量Xi以及对应的购买量标准值Yi，根据筛选结果、有吸毒史的各购买者的购买量Xi以及对应的购买量标准值Yi，采用第二修正PRR算法，确定第二修正PRR值；其中，所述第二修正PRR算法为：
式中，PRR2为第二修正PRR值；β为吸毒权重，β>1；
4)根据第一修正PRR值或者第二修正PRR值识别目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。
上述技术方案的有益效果为：该方法针对一些潜在的致瘾致幻药品会吸引曾经有吸毒史的人去购买的现象，将购买者有吸毒史情况考虑在内来修正PRR算法，结合病例的医嘱和/或症状信息，进而根据第一修正PRR算法来综合确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品；或者将购买者有吸毒史情况、以及有吸毒史的购买者的购买量考虑在内来修正PRR算法，结合病例的医嘱和/或症状信息，进而根据第二修正PRR算法来综合确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。本发明实现了对潜在的致瘾致幻药品的挖掘，对目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品的识别更加准确，防止漏掉一些潜在的致瘾致幻药品，以便及时发现潜在的药物滥用情况。该分析结果更加方便了监管部门对潜在致瘾致幻药品的有效监管，为药品监管甚至禁毒工作提供便利，共同推进大健康、大卫生建设。
进一步的，所述购买量标准值Yi为定值。将购买量标准值设置为定值，使得计算处理速度较快。
进一步的，所述购买量标准值Yi为可变的，与购买者的年龄和症状的轻重程度有关。使购买量标准值跟随购买者的年龄和症状的轻重程度而改变，更符合实际情况，使得依据该修正PRR值得判断结果更准确。
进一步的，若有吸毒史的购买者所购买的药品与症状描述不符，则设置该购买者的购买量与对应的购买量标准值的比值为设定比例值，且该设定比例值大于1。该种设置方法可防止“药-症不符”现象导致的计算出错现象。
附图说明
图1是本发明的基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法实施例1的流程图；
图2是本发明的基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法实施例2的流程图。
具体实施方式
本发明在现有的PRR算法的基础上，根据购买者的病史，对PRR算法进行修正，得到修正PRR值，根据修改PRR值确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。该种修正方式是从微观上考量，根据购买者的病史情况，增加目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的购买者有吸毒史的病例数，以增加原始PRR公式中的A值。下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。
方法实施例1：
本发明的一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法实施例，其流程如图1所示，仅根据目标药品的医嘱和病症中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2来修正PRR，本实施例中吸毒权重β固定设置为2。步骤如下：
步骤一，从医疗机构收集2020年4月的病例数据，例如医院的HIS系统中的住院病人所涉及到的数据。病例数据包括各个病例的医嘱和症状信息、以及购买者的病史信息。
步骤二，根据购买者的病史信息，判断购买者是否有吸毒史，若存在购买者有吸毒史，则确定各个病例的医嘱和症状描述中与致瘾致幻相关的信息(包含致瘾致幻关键字)，例如“幻听”、“幻视”、“嗜睡”、“狂躁”等关键词。根据这些关键词和购买者的吸毒史信息，对各个病例进行筛选，得到筛选结果。筛选结果包括目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数A1、目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2、目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D。
步骤三，将步骤二中确定的筛选结果代入至第一修正PRR公式(2)中，得到第一修正PRR值。其中，第一修正PRR公式为：
式中，PRR1为第一修正PRR值；A1为目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数，A2为目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数，B为目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数，C为其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数，D为其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数；β为吸毒权重。需说明的是，公式(2)中A1与A2的和为公式(1)中的A。
步骤四，根据第一修正PRR值识别目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。
其中，吸毒权重β可以根据历史情况进行标定得到。例如，曾经发现部分有吸毒史的人员中有自行长期连续服用“联邦止咳露”的情形，通过典型病例分析发现该药品存在致瘾致幻作用。收集该药品的历史病例数据，包括各个病例的医嘱和症状信息、以及购买者的病史信息，这些历史病例数据对应的购买者中需包含有吸毒史的购买者，通过标定确定一个采用常规PRR(公式1)无法识别、但采用修正PRR(公式2)可以识别的β值。进一步，还可以研究多种药品，综合考虑后确定β值。从而可以将标定出的β值作为本实施例的β值，这个值不是一成不变的，可以根据需要进行调整。
该方法针对一些潜在的致瘾致幻药品会吸引曾经有吸毒史的人去购买的现象，将购买者有吸毒史且其购买量超过购买量阈值的情况考虑在内来修正PRR算法，结合病例的医嘱和症状信息，进而根据修正后的PRR算法来综合确定目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品，实现了对潜在的致瘾致幻药品的挖掘，对目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品的识别更加准确，防止漏掉一些潜在的致瘾致幻药品，以便及时发现潜在的药物滥用情况。该分析结果更加方便了监管部门对潜在致瘾致幻药品的有效监管，为药品监管甚至禁毒工作提供便利，共同推进大健康、大卫生建设。
方法实施例2：
本发明的一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法实施例，其流程如图2所示，与方法实施例1不同之处在于，除了购买者的病史信息外，还需获取有吸毒史的购买者的购买量，再结合目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2来修正PRR，本实施例中吸毒权重β固定设置为2。步骤如下：
步骤一，从医疗机构收集2020年4月的病例数据，例如医院的HIS系统中的住院病人所涉及到的数据。病例数据包括各个病例的医嘱和症状信息、以及购买者的病史信息。
步骤二，根据购买者的病史信息，判断购买者是否有吸毒史，若存在购买者有吸毒史，则确定各个病例的医嘱和症状描述中与致瘾致幻相关的信息(包含致瘾致幻关键字)，例如“幻听”、“幻视”、“嗜睡”、“狂躁”等关键词。根据这些关键词和购买者的吸毒史信息，对各个病例进行筛选，得到筛选结果。筛选结果包括目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数A1、目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2、目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D。
步骤三，获取有吸毒史的各购买者的购买量Xi(i＝1,2,……,A2)以及对应的购买量标准值Yi(i＝1,2,……,A2)，计算Xi/Yi。
这里的购买量标准值可为定值，例如一般至少买一盒的药品，那么便可将一盒的药剂量定为购买量标准值。购买量标准值还可为可变值，与购买者的年龄、病症有关，一般情况下，孩童的用药量会低于成人的用药量，严重病症的用药量会高于较轻病症的用药量，相应的购买量标准值会跟随年龄、症状轻重程度改变。
另外，在确定Xi/Yi时会出现一种特殊情况，为“症-药不符”的现象，即症状和所购买的药品并不对症的现象，例如症状描述为感冒，所购买药品却是治疗胃疼的药品，按理来说，此时根据该症状确定的药品应该是其他药品，并非目标药品，那么目标药品的购买量标准值Yi应该为0，便会导致Xi/Yi为无穷大。为了解决该问题，针对“症-药不符”的现象，此时直接设置Xi/Yi为一个大于1的数值，例如设置为2。
步骤四，将步骤二中确定的筛选结果和步骤三中确定的Xi/Yi代入至第二修正PRR公式(3)中，得到第二修正PRR值，第二修正PRR公式为：
式中，PRR2为第二修正PRR值；A1为目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数，A2为目标药品的医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数，B为目标药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数，C为其他药品医嘱和症状中发现致瘾致幻信息的病例数，D为其他药品医嘱和症状中未发现致瘾致幻信息的病例数；β为吸毒权重。
步骤五，根据第二修正PRR值识别目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。
其中，吸毒权重β可根据历史数据进行标定得到。具体过程可参考方法实施例1中标定过程，这里不再赘述。
Claims (4)
1.一种基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)选取一段时间内的病例数据，所述病例数据包括各个病例的医嘱和/或症状信息、以及购买者的病史信息；
2)根据购买者的病史信息，判断购买者是否有吸毒史，若存在购买者有吸毒史，则根据各个病例的医嘱和/或症状信息中与致瘾致幻相关的信息，对各个病例进行筛选，得到筛选结果，所述筛选结果包括目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的没有吸毒史的病例数A1、目标药品的医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的有吸毒史的病例数A2、目标药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数B、其他药品医嘱和/或症状中发现致瘾致幻信息的病例数C和其他药品医嘱和/或症状中未发现致瘾致幻信息的病例数D；
3)根据筛选结果，采用第一修正PRR算法，确定第一修正PRR值；其中，所述第一修正PRR算法为：
式中，PRR1为第一修正PRR值；β为吸毒权重，β>1；
或者：
获取有吸毒史的各购买者的购买量Xi以及对应的购买量标准值Yi，根据筛选结果、有吸毒史的各购买者的购买量Xi以及对应的购买量标准值Yi，采用第二修正PRR算法，确定第二修正PRR值；其中，所述第二修正PRR算法为：
式中，PRR2为第二修正PRR值；β为吸毒权重，β>1；
4)根据第一修正PRR值或者第二修正PRR值识别目标药品是否为潜在的致瘾致幻药品。
2.根据权利要求1所述的基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，其特征在于，所述购买量标准值Yi为定值。
3.根据权利要求1所述的基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，其特征在于，所述购买量标准值Yi为可变的，与购买者的年龄和症状的轻重程度有关。
4.根据权利要求1所述的基于病史信息的潜在致瘾致幻药品的预警方法，其特征在于，若有吸毒史的购买者所购买的药品与症状描述不符，则设置该购买者的购买量与对应的购买量标准值的比值为设定比例值，且该设定比例值大于1。
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