CN112116976A - 药品信息的处理方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种药品信息的处理方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。本发明可以规范医生开药的行为，避免因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费的问题，并且提高了用户的就医安全指数。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种药品信息的处理方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，患者去医院看病的一般流程为：挂号付费-候诊看病-医生问诊并开药-付费-取药，或者挂号付费-候诊看病-医生问诊并开具检测项目-付费-化验检测-医生检查结果并开药-付费-取药。从以上看病流程可以看到，从医生开药到患者付费和取药的过程中，缺少第三方对医生所开药品的检测和验证，这就可能会造成医生重复开药的问题，例如，在医生的药方中，可能存在两种及以上主要成分相同的药品或治疗相同病症的西药或中成药，重复用药可对人体机体产生不良影响。
发明内容
本发明实施例提供一种药品信息的处理方法、装置及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中无法检测医生给病人开的药方中是否存在重复药品的问题。
本发明实施例提供一种药品信息的处理方法，包括：
获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
本发明实施例还提供一种药品信息的处理装置，具体包括：
获取模块，用于获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
计算模块，用于对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
判断模块，用于根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
本发明实施例还提供一种药品信息的处理装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述药品信息的处理方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，程序被处理器执行时实现上述药品信息的处理方法的步骤。
采用本发明实施例，基于人工智能技术自动获取并分析医生所开药品，比对各药品以判断医生是否存在重复开药，解决了现有技术中无法检测医生给病人开的药方中是否存在重复药品的问题，本发明实施例的技术方案可以规范医生开药的行为，避免因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费的问题，并且提高了用户的就医安全指数。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明实施例的药品信息的处理方法的流程图；
图2是本发明实施例的药品信息的处理方法的详细处理的流程图；
图3是本发明装置实施例一的药品信息的处理装置的示意图；
图4是本发明装置实施例二的药品信息的处理装置的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
方法实施例
根据本发明实施例，提供了一种药品信息的处理方法，图1是本发明实施例的药品信息的处理方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的药品信息的处理方法具体包括：
步骤101，获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
在本发明实施例中，用户可以是医生也可以是病人，如果用户为医生，则可以直接获取其预开具的多个药品的药品名称进行对比判断，如果用户为病人，则需要从医生预开具的多个药品的药品清单中获取药品名称。在本发明实施例中，用户可以通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生预开具的药品清单上的药品名称。
此外，在本发明实施例中，因为药品说明书是公开的比较容易获得的关于药品的具体信息，因此，在实际应用中，可以首先分别从药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品说明书，然后再分别从药品说明书中获取药品信息。
在药品说明书中，记载了与药品相关的多种信息，因此，本发明实施例技术方案需要提取需要的药品信息进行对比，在本发明实施例中，提取的药品信息具体包括以下至少之一：药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息和药物相互作用信息。
在本发明实施中，还可以对药品知识库中药品信息进行分类，例如，可以按照药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息或者药物相互作用信息中的一个进行分类，以便于后续进行相似度计算时，可以更快的确定两种药品是否重复。
此外，在本发明实施例的一个实例中，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，还可以进行如下的处理：
从医生开具的诊断结果中获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品禁忌症信息进行禁忌症相似度计算，如果在计算得到的禁忌症相似度值大于预先设置的禁忌症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在禁忌症药品，记录并输出禁忌症药品清单。
从医生的病人个人信息数据库中获取病人的个人详细信息，将个人详细信息与药品慎用信息进行慎用相似度计算，如果在计算得到的慎用相似度值大于预先设置的慎用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在慎用药品，记录并输出慎用药品清单，其中，个人详细信息具体包括：过敏信息、年龄信息、性别信息、曾患病信息、是否怀孕信息、和/或是否处于哺乳期信息，药品慎用信息具体包括：过敏信息、和/或适用人群信息。
获取每个药品的药物相互作用信息，分别与其他药品的成分信息进行相互作用信息的相似度计算，如果在计算得到的相互作用信息的相似度值大于预先设置的相互作用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在相互作用的药品，记录并输出相互作用药品清单。
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品适应症进行药品对症相似度计算，如果在计算得到的药品对症相似度值小于预先设置的药品对症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在不对症药品，记录并输出不对症药品清单。
步骤102，对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
在步骤101对药品信息进行分类的情况下，可以在计算相似度之前，判断多个药品信息是否处于同一类别或相似类别中，如果判断为是，则再对处于同一类别或相似类别中的多个药品信息进行相似度计算。否则，就不需要进行相似度判断，直接确定为不同种类的药品。在一个实例中，如果在步骤101对药品知识库中药品信息按照药品适应症进行的分类；则可以首先判断多个药品信息是否处于同一类别中，如果判断为是，可以仅对同一类别中的多个药品信息进行成分相似度计算。
在步骤102中，进行两两计算相似度，包括但不限于利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法计算两种药品之间的相似度。
在本发明实施例的一个实例中，步骤102的最优选的实施方式是：
首先对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；然后对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比。
在本发明实施例的另一个实例中，可以仅仅对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；或者，可以仅仅对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比；或者，在将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比后，对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比。
在本发明实施例中，步骤102对多个药品信息进行相似度计算之前，可以首先利用神经网络语言模型对药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息、和/或药物相互作用信息进行语义理解，获取文本的语义向量表示。随后，再根据语义向量表示进行两两相似度计算，从而使得相似度计算的值更加准确。
步骤103，根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
在本发明实施例中，具体地，在计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值，且计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值，且计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单。
在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值且计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中不存在重复药品。
需要说明的是，在计算得到的成分相似度值等于成分相似度阈值时可以归入大于成分相似度阈值的情况处理，也可以归入小于成分相似度阈值的情况处理。在计算得到的适应症相似度值等于适应症相似度阈值时，可以归入大于适应症相似度阈值的情况处理，也可以归入小于适应症相似度阈值的情况处理。
成分相似度阈值与适应症相似度阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
在本发明实施例中，为了更加清晰的提示用户存在的重复药品，在判断医生预开具的多个药品中存在重复药品时，可以提示用户存在重复药品并输出重复药品的清单。
从本发明实施的上述技术方案可以看出，通过综合使用语音识别、OCR、信息检索、文本相似度计算等人工智能技术，解决医生在诊疗过程中可能存在的重复开药问题，可以进一步规范医生开药的行为，避免了因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费等问题。
以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行举例说明。图2是本发明实施例的药品信息的处理方法的详细处理的流程图，如图2所示，具体包括如下处理：
步骤201，通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生开具的药品清单上的药品名称；本发明实施例可以支持至少2种药品名称的输入；
步骤202，根据药品清单上的药品名称，从药品知识库中查询并检索到相应的药品说明书，获取每种药品的成分和功能主治(适应症)等记录；
步骤203，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的成分进行两两计算成分相似度，判断成分相似度是否超过一定阈值A，如果判断为是，则执行步骤205；否则，执行步骤204；
步骤204，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的主治功能(适应症)进行两两计算适应症相似度，判断适应症相似度超过一定阈值B，如果判断为是，则执行步骤205，否则，执行步骤207；
步骤205，判定该两种药品属于重复药品；
步骤206，记录重复的药品名称，并提示重复开药的清单，结束操作；
步骤207，提示用户不存在重复开药的问题，用户可以放心付费取药，结束操作。
需要说明的是，根据药品主治功能之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值与根据药品成分之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
综上所述，借助于本发明实施例的技术方案，综合使用语音识别、OCR、信息检索、文本相似度计算等人工智能技术，解决了医生在诊疗过程中可能存在的重复开药问题，可以进一步规范医生开药的行为，避免了因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费等问题。
装置实施例一
根据本发明的实施例，提供了一种药品信息的处理装置，图3是本发明装置实施例一的药品信息的处理装置的示意图，如图3所示，根据本发明实施例的药品信息的处理装置具体包括：获取模块30、计算模块32、以及判断模块34，具体地：
获取模块30，用于获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
在本发明实施例中，用户可以是医生也可以是病人，如果用户为医生，则可以直接获取其预开具的多个药品的药品名称进行对比判断，如果用户为病人，则需要从医生预开具的多个药品的药品清单中获取药品名称。在本发明实施例中，用户可以通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生预开具的药品清单上的药品名称。
此外，在本发明实施例中，因为药品说明书是公开的比较容易获得的关于药品的具体信息，因此，在实际应用中，获取模块30可以首先分别从药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品说明书，然后再分别从药品说明书中获取药品信息。
在药品说明书中，记载了与药品相关的多种信息，因此，本发明实施例技术方案需要提取需要的药品信息进行对比，在本发明实施例中，提取的药品信息具体包括以下至少之一：药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息和药物相互作用信息。
在本发明实施中，还可以包括分类模块，用于对药品知识库中药品信息进行分类，例如，可以按照药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息或者药物相互作用信息中的一个进行分类，以便于后续进行相似度计算时，可以更快的确定两种药品是否重复。
此外，在本发明实施例的一个实例中，获取模块30分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，计算模块32还可以进行如下的处理：
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品禁忌症信息进行禁忌症相似度计算，如果在计算得到的禁忌症相似度值大于预先设置的禁忌症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在禁忌症药品，记录并输出禁忌症药品清单。
获取病人的个人详细信息，将个人详细信息与药品慎用信息进行慎用相似度计算，如果在计算得到的慎用相似度值大于预先设置的慎用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在慎用药品，记录并输出慎用药品清单，其中，个人详细信息具体包括：过敏信息、年龄信息、性别信息、曾患病信息、是否怀孕信息、和/或是否处于哺乳期信息，药品慎用信息具体包括：过敏信息、和/或适用人群信息。
获取每个药品的药物相互作用信息，分别与其他药品的成分信息进行相互作用信息相似度计算，如果在计算得到的相互作用信息相似度值大于预先设置的相互作用信息相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在相互作用的药品，记录并输出相互作用药品清单。
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品适应症进行药品对症相似度计算，如果在计算得到的药品对症相似度值小于预先设置的药品对症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在不对症药品，记录并输出不对症药品清单。
计算模块32，用于对所述多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
在分类模块对药品信息进行分类的情况下，计算模块32可以在计算相似度之前，判断多个药品信息是否处于同一类别或相似类别中，如果判断为是，则再对处于同一类别或相似类别中的多个药品信息进行相似度计算。否则，就不需要进行相似度判断，直接确定为不同种类的药品。在一个实例中，如果分类模块对药品知识库中药品信息按照药品适应症进行的分类；计算模块32则可以首先判断多个药品信息是否处于同一类别中，如果判断为是，可以仅对同一类别中的多个药品信息进行成分相似度计算。
计算模块32进行两两计算相似度，包括但不限于利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法计算两种药品之间的相似度。
在本发明实施例的一个实例中，计算模块32的最优选的实施方式是：
首先对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；然后对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比。
在本发明实施例的另一个实例中，可以仅仅对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；或者，可以仅仅对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比；或者，在将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比后，对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比。
在本发明实施例中，计算模块32对多个药品信息进行相似度计算之前，计算模块32可以首先利用神经网络语言模型对药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息、和/或药物相互作用信息进行语义理解，获取文本的语义向量表示。随后，再根据语义向量表示进行两两相似度计算，从而使得相似度计算的值更加准确。
判断模块34，用于根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
在本发明实施例中，具体地，在计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，判断模块34确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，判断模块34确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值，且计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，判断模块34确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值，且计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，判断模块34确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；
在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值且计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值时，判断模块34确定医生预开具的多个药品中不存在重复药品。
需要说明的是，在计算得到的成分相似度值等于成分相似度阈值时可以归入大于成分相似度阈值的情况处理，也可以归入小于成分相似度阈值的情况处理。在计算得到的适应症相似度值等于适应症相似度阈值时，可以归入大于适应症相似度阈值的情况处理，也可以归入小于适应症相似度阈值的情况处理。
成分相似度阈值与适应症相似度阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
在本发明实施例中，为了更加清晰的提示用户存在的重复药品，还包括提示模块，用于在判断医生预开具的多个药品中存在重复药品时，可以提示医生存在重复药品并输出重复药品的清单。
综上所述，借助于本发明实施例的技术方案，能够帮助相关的医疗系统或患者及时发现医生可能存在的重复开药的问题，可以规范医生开药的行为，并可避免因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费等问题。
装置实施例二
根据本发明实施例，提供了一种药品信息的处理装置，图4是本发明装置实施例二的药品信息的处理装置的示意图，如图4所示，包括：存储器40、处理器42及存储在所述存储器40上并可在所述处理器42上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器42执行时实现如下步骤：
步骤101，获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
在本发明实施例中，用户可以是医生也可以是病人，如果用户为医生，则可以直接获取其预开具的多个药品的药品名称进行对比判断，如果用户为病人，则需要从医生预开具的多个药品的药品清单中获取药品名称。在本发明实施例中，用户可以通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生预开具的药品清单上的药品名称。
此外，在本发明实施例中，因为药品说明书是公开的比较容易获得的关于药品的具体信息，因此，在实际应用中，可以首先分别从药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品说明书，然后再分别从药品说明书中获取药品信息。
在药品说明书中，记载了与药品相关的多种信息，因此，本发明实施例技术方案需要提取需要的药品信息进行对比，在本发明实施例中，提取的药品信息具体包括以下至少之一：药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息和药物相互作用信息。
在本发明实施中，还可以对药品知识库中药品信息进行分类，例如，可以按照药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息或者药物相互作用信息中的一个进行分类，以便于后续进行相似度计算时，可以更快的确定两种药品是否重复。
此外，在本发明实施例的一个实例中，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，还可以进行如下的处理：
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品禁忌症信息进行禁忌症相似度计算，如果在计算得到的禁忌症相似度值大于预先设置的禁忌症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在禁忌症药品，记录并输出禁忌症药品清单。
获取病人的个人详细信息，将个人详细信息与药品慎用信息进行慎用相似度计算，如果在计算得到的慎用相似度值大于预先设置的慎用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在慎用药品，记录并输出慎用药品清单，其中，个人详细信息具体包括：过敏信息、年龄信息、性别信息、曾患病信息、是否怀孕信息、和/或是否处于哺乳期信息，药品慎用信息具体包括：过敏信息、和/或适用人群信息。
获取每个药品的药物相互作用信息，分别与其他药品的成分信息进行相互作用相似度计算，如果在计算得到的相互作用相似度值大于预先设置的相互作用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在相互作用的药品，记录并输出相互作用药品清单。
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品适应症进行药品对症相似度计算，如果在计算得到的药品对症相似度值小于预先设置的药品对症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在不对症药品，记录并输出不对症药品清单。
步骤102，对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
在步骤101对药品信息进行分类的情况下，可以在计算相似度之前，判断多个药品信息是否处于同一类别或相似类别中，如果判断为是，则再对处于同一类别或相似类别中的多个药品信息进行相似度计算。否则，就不需要进行相似度判断，直接确定为不同种类的药品。在一个实例中，如果在步骤101对药品知识库中药品信息按照药品适应症进行的分类；则可以首先判断多个药品信息是否处于同一类别中，如果判断为是，可以仅对同一类别中的多个药品信息进行成分相似度计算。
在步骤102中，进行两两计算相似度，包括但不限于利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法计算两种药品之间的相似度。
在本发明实施例的一个实例中，步骤102的最优选的实施方式是：
首先对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；然后对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比。
在本发明实施例的另一个实例中，可以仅仅对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；或者，可以仅仅对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比；或者，在将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比后，对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比。
在本发明实施例中，步骤102对多个药品信息进行相似度计算之前，可以首先利用神经网络语言模型对药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息、和/或药物相互作用信息进行语义理解，获取文本的语义向量表示。随后，再根据语义向量表示进行两两相似度计算，从而使得相似度计算的值更加准确。
步骤103，根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
在本发明实施例中，具体地，在计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值，且计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值，且计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；
在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值且计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中不存在重复药品。
需要说明的是，在计算得到的成分相似度值等于成分相似度阈值时可以归入大于成分相似度阈值的情况处理，也可以归入小于成分相似度阈值的情况处理。在计算得到的适应症相似度值等于适应症相似度阈值时，可以归入大于适应症相似度阈值的情况处理，也可以归入小于适应症相似度阈值的情况处理。
成分相似度阈值与适应症相似度阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
在本发明实施例中，为了更加清晰的提示用户存在的重复药品，在判断医生预开具的多个药品中存在重复药品时，可以提示医生存在重复药品并输出重复药品的清单。
从本发明实施的上述技术方案可以看出，通过综合使用语音识别、OCR、信息检索、文本相似度计算等人工智能技术，解决医生在诊疗过程中可能存在的重复开药问题，可以进一步规范医生开药的行为，避免了因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费等问题。
以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行举例说明。图2是本发明实施例的药品信息的处理方法的详细处理的流程图，如图2所示，具体包括如下处理：
步骤201，通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生开具的药品清单上的药品名称；本发明实施例可以支持至少2种药品名称的输入；
步骤202，根据药品清单上的药品名称，从药品知识库中查询并检索到相应的药品说明书，获取每种药品的成分和功能主治(适应症)等记录；
步骤203，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的成分进行两两计算成分相似度，判断成分相似度是否超过一定阈值A，如果判断为是，则执行步骤205；否则，执行步骤204；
步骤204，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的主治功能(适应症)进行两两计算适应症相似度，判断适应症相似度超过一定阈值B，如果判断为是，则执行步骤205，否则，执行步骤207；
步骤205，判定该两种药品属于重复药品；
步骤206，记录重复的药品名称，并提示重复开药的清单，结束操作；
步骤207，提示用户不存在重复开药的问题，用户可以放心付费取药，结束操作。
需要说明的是，根据药品主治功能之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值与根据药品成分之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
装置实施例三
根据本发明实施例，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器42执行时实现如下方法步骤：
步骤101，获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
在本发明实施例中，用户可以是医生也可以是病人，如果用户为医生，则可以直接获取其预开具的多个药品的药品名称进行对比判断，如果用户为病人，则需要从医生预开具的多个药品的药品清单中获取药品名称。在本发明实施例中，用户可以通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生预开具的药品清单上的药品名称。
此外，在本发明实施例中，因为药品说明书是公开的比较容易获得的关于药品的具体信息，因此，在实际应用中，可以首先分别从药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品说明书，然后再分别从药品说明书中获取药品信息。
在药品说明书中，记载了与药品相关的多种信息，因此，本发明实施例技术方案需要提取需要的药品信息进行对比，在本发明实施例中，提取的药品信息具体包括以下至少之一：药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息和药物相互作用信息。
在本发明实施中，还可以对药品知识库中药品信息进行分类，例如，可以按照药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息或者药物相互作用信息中的一个进行分类，以便于后续进行相似度计算时，可以更快的确定两种药品是否重复。
此外，在本发明实施例的一个实例中，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，还可以进行如下的处理：
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品禁忌症信息进行禁忌症相似度计算，如果在计算得到的禁忌症相似度值大于预先设置的禁忌症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在禁忌症药品，记录并输出禁忌症药品清单。
获取病人的个人详细信息，将个人详细信息与药品慎用信息进行慎用相似度计算，如果在计算得到的慎用相似度值大于预先设置的慎用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在慎用药品，记录并输出慎用药品清单，其中，个人详细信息具体包括：过敏信息、年龄信息、性别信息、曾患病信息、是否怀孕信息、和/或是否处于哺乳期信息，药品慎用信息具体包括：过敏信息、和/或适用人群信息。
获取每个药品的药物相互作用信息，分别与其他药品的成分信息进行相互作用相似度计算，如果在计算得到的相互作用相似度值大于预先设置的相互作用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在相互作用的药品，记录并输出相互作用药品清单。
获取病人的诊断信息，从诊断信息中获取病症诊断结果，将病症诊断结果和药品适应症进行药品对症相似度计算，如果在计算得到的药品对症相似度值小于预先设置的药品对症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在不对症药品，记录并输出不对症药品清单。
步骤102，对多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
在步骤101对药品信息进行分类的情况下，可以在计算相似度之前，判断多个药品信息是否处于同一类别或相似类别中，如果判断为是，则再对处于同一类别或相似类别中多个药品信息进行相似度计算。否则，就不需要进行相似度判断，直接确定为不同种类的药品。在一个实例中，如果在步骤101对药品知识库中药品信息按照药品适应症进行的分类；则可以首先判断多个药品信息是否处于同一类别中，如果判断为是，可以仅对同一类别中的多个药品信息进行成分相似度计算。
在步骤102中，进行两两计算相似度，包括但不限于利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法计算两种药品之间的相似度。
在本发明实施例的一个实例中，步骤102的最优选的实施方式是：
首先对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；然后对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比。
在本发明实施例的另一个实例中，可以仅仅对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；或者，可以仅仅对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比；或者，在将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比后，对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比。
在本发明实施例中，步骤102对多个药品信息进行相似度计算之前，可以首先利用神经网络语言模型对药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息、和/或药物相互作用信息进行语义理解，获取文本的语义向量表示。随后，再根据语义向量表示进行两两相似度计算，从而使得相似度计算的值更加准确。
步骤103，根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
在本发明实施例中，具体地，在计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值，且计算得到的适应症相似度值大于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值，且计算得到的成分相似度值大于成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；
在计算得到的成分相似度值小于成分相似度阈值且计算得到的适应症相似度值小于适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中不存在重复药品。
需要说明的是，在计算得到的成分相似度值等于成分相似度阈值时可以归入大于成分相似度阈值的情况处理，也可以归入小于成分相似度阈值的情况处理。在计算得到的适应症相似度值等于适应症相似度阈值时，可以归入大于适应症相似度阈值的情况处理，也可以归入小于适应症相似度阈值的情况处理。
成分相似度阈值与适应症相似度阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
在本发明实施例中，为了更加清晰的提示用户存在的重复药品，在判断医生预开具的多个药品中存在重复药品时，可以提示医生存在重复药品并输出重复药品的清单。
从本发明实施的上述技术方案可以看出，通过综合使用语音识别、OCR、信息检索、文本相似度计算等人工智能技术，解决医生在诊疗过程中可能存在的重复开药问题，可以进一步规范医生开药的行为，避免了因重复开药引起的人体机体不良反应、患者负担加重、医疗资源浪费等问题。
以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行举例说明。图2是本发明实施例的药品信息的处理方法的详细处理的流程图，如图2所示，具体包括如下处理：
步骤201，通过光学字符识别(OCR)扫描、语音识别或者手工输入医生开具的药品清单上的药品名称；本发明实施例可以支持至少2种药品名称的输入；
步骤202，根据药品清单上的药品名称，从药品知识库中查询并检索到相应的药品说明书，获取每种药品的成分和功能主治(适应症)等记录；
步骤203，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的成分进行两两计算成分相似度，判断成分相似度是否超过一定阈值A，如果判断为是，则执行步骤205；否则，执行步骤204；
步骤204，利用余弦相似度或编辑距离相似度等方法，根据所获得的每种药品的主治功能(适应症)进行两两计算适应症相似度，判断适应症相似度超过一定阈值B，如果判断为是，则执行步骤205，否则，执行步骤207；
步骤205，判定该两种药品属于重复药品；
步骤206，记录重复的药品名称，并提示重复开药的清单，结束操作；
步骤207，提示用户不存在重复开药的问题，用户可以放心付费取药，结束操作。
需要说明的是，根据药品主治功能之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值与根据药品成分之间的相似度判断是否存在重复开药的判定条件阈值可以取相同的值，也可以取不同的值，具体取值可以根据实际使用效果来确定。
需要说明的是，本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种药品信息的处理方法，其特征在于，包括：
获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
对所述多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
在判断医生预开具的多个药品中存在重复药品时，提示用户存在重复药品并输出重复药品的清单。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息具体包括：
分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品说明书，并分别从所述药品说明书中获取药品信息；
所述药品信息具体包括：
药品成分、药品适应症、药品禁忌证信息、药品慎用信息和药物相互作用信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比，具体包括：
对多个药品的药品成分进行两两相似度计算，得到两个药品的药品成分之间的成分相似度值，将计算得到的成分相似度值与预先设置的成分相似度阈值进行对比；
对多个药品的药品适应症进行两两相似度计算，得到两个药品的药品适应症之间的适应症相似度值，将计算得到的适应症相似度值与预先设置的适应症相似度阈值进行对比。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品具体包括：
在计算得到的成分相似度值大于所述成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值大于所述适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的成分相似度值小于所述成分相似度阈值，且计算得到的适应症相似度值大于所述适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；或者，在计算得到的适应症相似度值小于所述适应症相似度阈值，且计算得到的成分相似度值大于所述成分相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在重复药品，并记录重复药品清单；
在计算得到的成分相似度值小于所述成分相似度阈值且计算得到的适应症相似度值小于所述适应症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中不存在重复药品。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，所述方法进一步包括：
获取病人的诊断信息，从所述诊断信息中获取病症诊断结果，将所述病症诊断结果和所述药品禁忌症信息进行禁忌症相似度计算，如果在计算得到的禁忌症相似度值大于预先设置的禁忌症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在禁忌症药品，记录并输出禁忌症药品清单。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，所述方法进一步包括：
获取病人的个人详细信息，将所述个人详细信息与所述药品慎用信息进行慎用相似度计算，如果在计算得到的慎用相似度值大于预先设置的慎用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在慎用药品，记录并输出慎用药品清单，其中，所述个人详细信息具体包括：过敏信息、年龄信息、性别信息、曾患病信息、是否怀孕信息、和/或是否处于哺乳期信息，所述药品慎用信息具体包括：过敏信息、和/或适用人群信息。
8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，所述方法进一步包括：
获取每个药品的药物相互作用信息，分别与其他药品的成分信息进行相互作用相似度计算，如果在计算得到的相互作用相似度值大于预先设置的相互作用相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在相互作用的药品，记录并输出存在相互作用药品清单。
9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息之后，所述方法进一步包括：
获取病人的诊断信息，从所述诊断信息中获取病症诊断结果，将所述病症诊断结果和所述药品适应症进行药品对症相似度计算，如果在计算得到的药品对症相似度值小于预先设置的药品对症相似度阈值时，确定医生预开具的多个药品中存在不对症药品，记录并输出不对症药品清单。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
对药品知识库中药品信息进行分类；
对所述多个药品信息进行相似度计算进一步包括：
判断所述多个药品信息是否处于同一类别或相似类别中，如果判断为是，则再对所述处于同一类别或相似类别中的多个药品信息进行相似度计算。
11.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
对药品知识库中药品信息按照药品适应症进行分类；
对所述多个药品信息进行相似度计算进一步包括：
判断所述多个药品信息是否处于同一类别中，如果判断为是，仅对所述同一类别的多个药品信息进行成分相似度计算。
12.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述多个药品信息进行相似度计算之前，所述方法进一步包括：
利用神经网络语言模型对所述药品适应症、所述药品禁忌证信息、所述药品慎用信息、和/或所述药物相互作用信息进行语义理解，获取文本的语义向量表示。
13.一种药品信息的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取医生预开具的多个药品的药品名称，分别从预先设置的药品知识库中获取与多个药品名称对应的多个药品信息；
计算模块，用于对所述多个药品信息进行相似度计算，得到两两药品信息之间的相似度值，并将计算得到的相似度值与预先设置的相似度阈值进行对比；
判断模块，用于根据对比结果判断医生预开具的多个药品中是否存在重复药品。
14.一种药品信息的处理装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至12中任一项所述的药品信息的处理方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至12中任一项所述的药品信息的处理方法的步骤。
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