CN112270967A - 一种药物疾病匹配数据库 - Google Patents
一种药物疾病匹配数据库 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112270967A CN112270967A CN202011276181.2A CN202011276181A CN112270967A CN 112270967 A CN112270967 A CN 112270967A CN 202011276181 A CN202011276181 A CN 202011276181A CN 112270967 A CN112270967 A CN 112270967A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- database
- disease
- drug
- score
- matching
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 201000010099 disease Diseases 0.000 title claims abstract description 203
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 title claims abstract description 203
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 192
- 229940079593 drug Drugs 0.000 title claims abstract description 145
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 13
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims abstract description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 52
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 19
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 15
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 8
- 230000000857 drug effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000000547 structure data Methods 0.000 claims description 3
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 claims description 3
- 229940126585 therapeutic drug Drugs 0.000 description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 208000030453 Drug-Related Side Effects and Adverse reaction Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to drugs, e.g. their side effects or intended usage
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明的一种药物疾病匹配数据库，包括药物信息数据库，药物信息数据库用于存储所有药物信息数据；匹配数据库，匹配数据库用于存储药物治疗疾病的相关数据；疾病信息数据库，疾病信息数据库用于存储所有疾病的信息数据，包括疾病对应的症状、并发症状和疾病的名称、别称等，匹配数据库分别与药物信息数据库、疾病信息数据库通信连接，匹配数据库还通信连接有交互模块，交互模块输入需要查找药物的疾病信息，疾病信息可以为症状或者确诊的具体的疾病名称，匹配数据库根据疾病信息数据库中存储的数据进行待分析疾病的确认，当疾病确认后从药物信息数据库调取与待分析疾病相关的药物信息并生成治疗方案。
Description
技术领域
本发明属于药物匹配技术领域，具体来说是一种药物疾病匹配数据库。
背景技术
药物直接作用于人体，正确的使用能达到用药目的，而错误的使用不仅对治疗无效，还有可能危害用药者健康。而由于药物使用的特殊性和复杂性，普通患者没有正确使用药品的能力，专业药师提供用药指导的服务是非常必要的保障用药安全的措施。而我国目前药学服务资源非常匮乏，尤其是在基层医疗机构和零售药店，无论是药师数量还是药师专业服务能力都远远不能达到患者安全用药的需求。
因此，用信息化技术，结合药学专业数据和业务，开发患者用药指导智能系统，辅助药学工作人员向患者提供个性化的用药指导，能够使不同级别医疗机构和零售药店打破专业资源的局限，共享专业数据和业务经验，同时可以大幅提高药学人员工作效率，有效缓解药师资源不足的问题，实现患者药学服务的可及性。
经过检索：中国发明专利：一种智能用药指导的方法、系统和设备(申请号为201510038947.6，申请日为2015.01.26)，该申请案的方法包括：通过建立用药指导相关多维度属性项字典，提取药品使用信息中用药指导的内容以及相关要素信息，并应用多维度属性项字典单元对各条用药指导相关信息进行处理，生成用药指导及相关要素数据库；再根据不同患者、不同疾病在使用不同药物时用药指导内容与疾病治疗、药物不良反应相关的重要性级别，设定各条用药指导信息在不同使用条件下的优先级别；最后将患者用药相关信息与用药指导及相关要素数据库进行智能匹配比对，并对提取的用药指导信息进行排序，即生成患者用药指导信息列表。通过实施本发明的智能用药指导方法、系统和设备，可以应用信息化技术和设备想患者提供用药指导。但是该申请案的不足之处在于只能根据现有的药物和疾病的治疗关系进行机械的匹配，匹配出来的效果不够好且没有难以提供全面的治疗方案供患者提供。
发明内容
1.发明要解决的技术问题
本发明的目的在于解决现有的药物疾病匹配出来的效果不够好且没有难以提供全面的治疗方案供患者提供的问题。
2.技术方案
为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：
本发明的一种药物疾病匹配数据库，
包括药物信息数据库，所述药物信息数据库用于存储所有药物信息数据，所述药物信息数据库包括基础药物数据库和扩展药物数据库，所述基础药物数据库存储有药物的基础信息，所述扩展药物数据库内存储有药物的扩展信息；
匹配数据库，所述匹配数据库用于存储药物治疗疾病的相关数据，所述匹配数据库根据相关数据生成药物治疗疾病的治疗方案；
疾病信息数据库，所述疾病信息数据库用于存储所有疾病的信息数据，所述疾病信息数据库包括基础疾病数据库和扩展疾病数据库，所述基础疾病数据库存储有疾病的相关信息，所述扩展疾病数据库存储有疾病的关联信息；
所述匹配数据库分别与药物信息数据库、疾病信息数据库通信连接，所述匹配数据库还通信连接有交互模块，所述交互模块用于数据的输入输出和数据的查找调用。
优选的，所述扩展药物数据库包括同类药物数据库和同类分子化合物数据库，所述同类药物数据库用于存储相同药物作用的不同药物关联数据；所述同类分子化合物数据库用于存储药物的分子结构数据和同类型分子结构的不同药物的关联数据。
优选的，所述扩展疾病数据库包括类似疾病数据库和并发疾病数据库，所述类似疾病数据库用于存储类型症状的不同疾病数据，所述并发疾病数据库用于存储疾病相关联的并发疾病数据。
优选的，所述匹配数据库包括实际匹配数据库和理论匹配数据库，所述实际匹配数据库包括药物匹配数据库和医生诊断数据库，所述药物匹配数据库存储有现有已知的药物与疾病的对应匹配数据，所述医生诊断数据库存储有收集到的医生对于疾病的诊疗方案，所述理论匹配数据库存储有在研发或实验阶段的药物与疾病的对应匹配数据。
优选的，还包括通讯连接的评分模块，所述评分模块包括周期评分单元、价格评分单元和疗效评分单元，所述周期评分单元存储有药物治疗疾病的治疗周期数据并根据匹配数据库输出的治疗方案的周期时间输出对应的周期评分；所述价格评分单元存储有药物的价格数据并根据匹配数据库输出的治疗方案输出对应的价格评分，所述疗效评分单元存储有药物疗效数据并根据匹配数据库输出的治疗方案输出对应的疗效评分。
所述匹配数据库还包括可行性评价模块，所述可行性评价模块用于确定药物治疗疾病的可行性，所述可行性评价模块包括副作用评价单元和后遗症评价单元。
优选的，所述评分模块根据周期评分单元、价格评分单元和疗效评分单元分别输出的评分进行计算，得到对应的医疗方案评分，其中周期评分单元输出的评分为T，所述价格评分单元输出的评分为P，所述疗效评分单元输出的评分为D，评分模块输出的评分为S，S＝0.3T+0.2P+0.5D。
优选的，所述周期评分单元输出的评分T具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，周期评分单元根据匹配数据库生成的治疗方案计算出的治疗周期t1与该疾病的患者的平均生存时间t2进行比对；
当
时，T＝1；
当
时，T＝2；
当
时，T＝3；
当
时，T＝4；
当
时，T＝5。
优选的，所述价格评分单元输出的评分P具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，价格评分单元根据匹配数据库生成的治疗方案计算出的治疗成本p1与人均可承受费用区间进行比对；
当p1＞100万时，P＝1；
当100≥P1＞60万时，P＝2；
当60≥P1＞20万时，P＝3；
当20≥P1＞10万时，P＝4；
当10万≥P1时，P＝5。
优选的，所述疗效评分单元输出的评分D具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，所述疗效评分单元输出的评分D具体为该方案的平均治愈率评分A与该方案的副作用或者后遗症的平均出现率评分B进行综合评分，其中平均治愈率为a，副作用或者后遗症的平均出现率为b；
当a＞80％时，A＝5；
当80％≥a＞60％时，A＝4；
当60％≥a＞40％时，A＝3；
当40％≥a＞20％时，A＝2；
当20％≥a时，A＝1；
当b＞80％时，B＝1；
当80％≥b＞60％时，B＝2；
当60％≥b＞40％时，B＝3；
当40％≥b＞20％时，B＝4；
当10％≥b时，B＝5；
D＝0.65A+0.35B。
3.有益效果
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明的一种药物疾病匹配数据库，包括药物信息数据库，药物信息数据库用于存储所有药物信息数据，药物信息数据库包括基础药物数据库和扩展药物数据库，基础药物数据库存储有药物的基础信息，扩展药物数据库内存储有药物的扩展信息；匹配数据库，匹配数据库用于存储药物治疗疾病的相关数据，匹配数据库根据相关数据生成药物治疗疾病的治疗方案；疾病信息数据库，疾病信息数据库用于存储所有疾病的信息数据，包括疾病对应的症状、并发症状和疾病的名称、别称等，疾病信息数据库包括基础疾病数据库和扩展疾病数据库，基础疾病数据库存储有疾病的相关信息，扩展疾病数据库存储有疾病的关联信息，疾病的关联信息主要为疾病和该疾病可能引起的并发疾病；匹配数据库分别与药物信息数据库、疾病信息数据库通信连接，匹配数据库还通信连接有交互模块，交互模块用于数据的输入输出和数据的查找调用。交互模块输入需要查找药物的疾病信息，疾病信息可以为症状或者确诊的具体的疾病名称，匹配数据库根据疾病信息数据库中存储的数据进行待分析疾病的确认，当疾病确认后从药物信息数据库调取与待分析疾病相关的药物信息并生成治疗方案，同时生成的治疗方案添加关于副作用和并发症的相关数据，帮助患者充分了解方案并进行选择。
附图说明
图1为本发明的一种药物疾病匹配数据库的结构示意图。
示意图中的标号说明：
100、药物信息数据库；110、基础药物数据库；120、扩展药物数据库；121、同类药物数据库；122、同类分子化合物数据库；200、匹配数据库；210、实际匹配数据库；211、药物匹配数据库；212、医生诊断数据库；220、理论匹配数据库；230、可行性评价模块；231、副作用评价单元；232、后遗症评价单元；300、疾病信息数据库；310、基础疾病数据库；320、扩展疾病数据库；321、类似疾病数据库；322、并发疾病数据库；400、评分模块；410、周期评分单元；420、价格评分单元；430、疗效评分单元；500、交互模块。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述，附图中给出了本发明的若干实施例，但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件；当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件；本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明；本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
参照附图1，本实施例的一种药物疾病匹配数据库，包括药物信息数据库100，所述药物信息数据库100用于存储所有药物信息数据，所述药物信息数据库100包括基础药物数据库110和扩展药物数据库120，所述基础药物数据库110存储有药物的基础信息，所述扩展药物数据库120内存储有药物的扩展信息；
匹配数据库200，所述匹配数据库200用于存储药物治疗疾病的相关数据，所述匹配数据库200根据相关数据生成药物治疗疾病的治疗方案；
疾病信息数据库300，所述疾病信息数据库300用于存储所有疾病的信息数据，包括疾病对应的症状、并发症状和疾病的名称、别称等，所述疾病信息数据库300包括基础疾病数据库310和扩展疾病数据库320，所述基础疾病数据库310存储有疾病的相关信息，所述扩展疾病数据库320存储有疾病的关联信息，所述疾病的关联信息主要为疾病和该疾病可能引起的并发疾病；
所述匹配数据库200分别与药物信息数据库100、疾病信息数据库300通信连接，所述匹配数据库200还通信连接有交互模块400，所述交互模块400用于数据的输入输出和数据的查找调用。
所述交互模块400输入需要查找药物的疾病信息，所述疾病信息可以为症状或者确诊的具体的疾病名称，匹配数据库200根据疾病信息数据库300中存储的数据进行待分析疾病的确认，当疾病确认后从药物信息数据库100调取与待分析疾病相关的药物信息并生成治疗方案。
其中，所述扩展药物数据库120包括同类药物数据库121和同类分子化合物数据库122，所述同类药物数据库121用于存储相同药物作用的不同药物关联数据；所述同类分子化合物数据库122用于存储药物的分子结构数据和同类型分子结构的不同药物的关联数据。
扩展疾病数据库320包括类似疾病数据库321和并发疾病数据库322，所述类似疾病数据库321用于存储类型症状的不同疾病数据，所述并发疾病数据库322用于存储疾病相关联的并发疾病数据。
匹配数据库200包括实际匹配数据库210和理论匹配数据库220，所述实际匹配数据库210包括药物匹配数据库211和医生诊断数据库212，所述药物匹配数据库211存储有现有已知的药物与疾病的对应匹配数据，包括药物药效、成本、治愈周期、副作用等信息，所述医生诊断数据库212存储有收集到的医生对于疾病的诊疗方案中所涉及的药物数据和所有药物的使用方案，所述理论匹配数据库220存储有在研发或实验阶段的药物与疾病的对应匹配数据，包括药物药效、成本、治愈周期、副作用等信息。
其中，匹配数据库200根据疾病信息数据库300中存储的数据进行待分析疾病的确认具体为根据交互模块400输入需要查找药物的疾病信息，疾病信息可以为病症或者疾病的名称，当疾病信息为病症时，需要先与疾病信息数据库300进行对比找到相对应的疾病名称后再将疾病名称与该疾病相关的数据保存为第一疾病数据进行后续操作，如果疾病信息为疾病名称时，则直接将疾病名称与该疾病相关的数据保存为第一疾病数据进行后续操作。所述后续操作为将第一疾病数据与扩展疾病数据库320进行匹配得到与该疾病相对应的并发疾病，并得到并发疾病的发生概率和症状，当并发症的概率大于70％时，将概率大于70％的疾病名称及相关数据与第一疾病数据合并为第二疾病数据。匹配数据库200根据第一疾病数据和/或第二疾病数据从药物信息数据库100调取药物信息，当只有第一疾病数据时选择第一疾病数据为待分析疾病，当第一疾病数据和第二疾病数据同时存在时，优选第二疾病数据为待分析疾病。
当匹配数据库200从药物信息数据库100调取药物信息时，首先从匹配数据库200的实际匹配数据库210和理论匹配数据库220中分别获取与待分析疾病相关的现有已知的药物数据、医生对于待分析疾病的诊疗方案中所涉及的药物数据合并得到第一治疗药物数据，当理论匹配数据库220中存储有与待分析疾病相关的在研发或实验阶段的药物数据时则进行调取与第一治疗药物数据进行合并得到第二治疗药物数据，将匹配数据库200调取的第一治疗药物数据或第二治疗药物数据从药物信息数据库100进行检索调取，当药物信息数据库100首先从基础药物数据库110中调取与第一治疗药物数据或第二治疗药物数据相对应的基础药物数据，存在第二治疗药物数据时优选第二治疗药物数据，再从扩展药物数据库120中获取与基础药物信息相匹配的扩展药物数据，将基础药物数据与扩展药物数据合并为第三治疗药物数据，所述匹配数据库200根据第三治疗药物数据生成多个治疗方案，由于所述第三治疗药物数据为包含有所有与待分析疾病相关的药物信息，匹配数据库200根据第三治疗药物数据中所有的药物信息与医生诊断数据库212中的所有药物的使用方案生成多个治疗方案。
其中扩展药物数据为同类药物数据库121存储的与基础药物数据的药物具有相同药物作用的不同药物和/或为从同类分子化合物数据库122中存储的与基础药物数据的药物具有同类型分子结构的不同药物，并对扩展药物数据进行二次判断筛选出与基础药物数据具有相同药效的扩展药物数据。
还包括通讯连接的评分模块400，所述评分模块400包括周期评分单元410、价格评分单元420和疗效评分单元430，所述周期评分单元410存储有药物治疗疾病的治疗周期数据并根据匹配数据库200输出的治疗方案的周期时间输出对应的周期评分；所述价格评分单元420存储有药物的价格数据并根据匹配数据库200输出的治疗方案输出对应的价格评分，所述疗效评分单元430存储有药物疗效数据以及对应的副作用数据并根据匹配数据库200输出的治疗方案输出对应的疗效评分。
所述匹配数据库200还包括可行性评价模块230，所述可行性评价模块230用于确定药物治疗疾病的可行性，所述可行性评价模块230包括副作用评价单元231和后遗症评价单元232，副作用评价单元231存储有药物信息数据库100中的药物存在的副作用或者后遗症数据以及副作用或者后遗症平均出现率，所述后遗症评价单元232存储有疾病信息数据库300中的疾病所存在的并发症的平均发生概率。
其中，疗效评分单元430还获取后遗症评价单元232中的与该疾病相对应的并发疾病并获取并发疾病的平均发生概率，疗效评分单元430还获取副作用评价单元231中的药物对应的副作用数据并获取副作用发生的概率，并发疾病的平均发生概率与副作用发生的概率选择概率数值大的作为副作用或者后遗症的平均出现率。
所述评分模块400根据周期评分单元410、价格评分单元420和疗效评分单元430分别输出的评分进行计算，得到对应的医疗方案评分，其中周期评分单元410输出的评分为T，所述价格评分单元420输出的评分为P，所述疗效评分单元430输出的评分为D，评分模块400输出的评分为S，S＝0.3T+0.2P+0.5D。
其中，周期评分单元410输出的评分T具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，周期评分单元410根据匹配数据库200生成的治疗方案计算出的治疗周期t1与该疾病的患者的平均生存时间t2进行比对；
当
时，T＝1；
当
时，T＝2；
当
时，T＝3；
当
时，T＝4；
当
时，T＝5。
其中，价格评分单元420输出的评分P具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，价格评分单元420根据匹配数据库200生成的治疗方案计算出的治疗成本p1与人均可承受费用区间进行比对；
当p1＞100万时，P＝1；
当100≥P1＞60万时，P＝2；
当60≥P1＞20万时，P＝3；
当20≥P1＞10万时，P＝4；
当10万≥P1时，P＝5。
其中，疗效评分单元430输出的评分D具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，所述疗效评分单元430输出的评分D具体为该方案的平均治愈率评分A与该方案的副作用或者后遗症的平均出现率评分B进行综合评分，其中平均治愈率为a，副作用或者后遗症的平均出现率为b；
当a＞80％时，A＝5；
当80％≥a＞60％时，A＝4；
当60％≥a＞40％时，A＝3；
当40％≥a＞20％时，A＝2；
当20％≥a时，A＝1；
当b＞80％时，B＝1；
当80％≥b＞60％时，B＝2；
当60％≥b＞40％时，B＝3；
当40％≥b＞20％时，B＝4；
当10％≥b时，B＝5；
D＝0.65A+0.35B。
当匹配数据库200生成多个治疗方案时，评分模块400需要分别对每个方案进行评分，并按照S、T、P、D 4项的评分高低进行排序。只有当某个方案的S、T、P、D 4项的评分同时满足以下标准，该方案为可行方案，其中标准为S＞2.5，T＞2，P＞1，D＞3。
以上所述实施例仅表达了本发明的某种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：
包括药物信息数据库(100)，所述药物信息数据库(100)用于存储所有药物信息数据，所述药物信息数据库(100)包括基础药物数据库(110)和扩展药物数据库(120)，所述基础药物数据库(110)存储有药物的基础信息，所述扩展药物数据库(120)内存储有药物的扩展信息；
匹配数据库(200)，所述匹配数据库(200)用于存储药物治疗疾病的相关数据，所述匹配数据库(200)根据相关数据生成药物治疗疾病的治疗方案；
疾病信息数据库(300)，所述疾病信息数据库(300)用于存储所有疾病的信息数据，所述疾病信息数据库(300)包括基础疾病数据库(310)和扩展疾病数据库(320)，所述基础疾病数据库(310)存储有疾病的相关信息，所述扩展疾病数据库(320)存储有疾病的关联信息；
所述匹配数据库(200)分别与药物信息数据库(100)、疾病信息数据库(300)通信连接，所述匹配数据库(200)还通信连接有交互模块(400)，所述交互模块(400)用于数据的输入输出和数据的查找调用。
2.根据权利要求1所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述扩展药物数据库(120)包括同类药物数据库(121)和同类分子化合物数据库(122)，所述同类药物数据库(121)用于存储相同药物作用的不同药物关联数据；所述同类分子化合物数据库(122)用于存储药物的分子结构数据和同类型分子结构的不同药物的关联数据。
3.根据权利要求1所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述扩展疾病数据库(320)包括类似疾病数据库(321)和并发疾病数据库(322)，所述类似疾病数据库(321)用于存储类型症状的不同疾病数据，所述并发疾病数据库(322)用于存储疾病相关联的并发疾病数据。
4.根据权利要求1所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述匹配数据库(200)包括实际匹配数据库(210)和理论匹配数据库(220)，所述实际匹配数据库(210)包括药物匹配数据库(211)和医生诊断数据库(212)，所述药物匹配数据库(211)存储有现有已知的药物与疾病的对应匹配数据，所述医生诊断数据库(212)存储有收集到的医生对于疾病的诊疗方案，所述理论匹配数据库(220)存储有在研发或实验阶段的药物与疾病的对应匹配数据。
5.根据权利要求1所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：还包括通讯连接的评分模块(400)，所述评分模块(400)包括周期评分单元(410)、价格评分单元(420)和疗效评分单元(430)，所述周期评分单元(410)存储有药物治疗疾病的治疗周期数据并根据匹配数据库(200)输出的治疗方案的周期时间输出对应的周期评分；所述价格评分单元(420)存储有药物的价格数据并根据匹配数据库(200)输出的治疗方案输出对应的价格评分，所述疗效评分单元(430)存储有药物疗效数据并根据匹配数据库(200)输出的治疗方案输出对应的疗效评分。
6.根据权利要求4所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述匹配数据库(200)还包括可行性评价模块(230)，所述可行性评价模块(230)用于确定药物治疗疾病的可行性，所述可行性评价模块(230)包括副作用评价单元(231)和后遗症评价单元(232)。
7.根据权利要求6所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述评分模块(400)根据周期评分单元(410)、价格评分单元(420)和疗效评分单元(430)分别输出的评分进行计算，得到对应的医疗方案评分，其中周期评分单元(410)输出的评分为T，所述价格评分单元(420)输出的评分为P，所述疗效评分单元(430)输出的评分为D，所述评分模块(400)输出的评分为S，S＝0.3T+0.2P+0.5D。
8.根据权利要求7所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述周期评分单元(410)输出的评分T具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，周期评分单元(410)根据匹配数据库(200)生成的治疗方案计算出的治疗周期t1与该疾病的患者的平均生存时间t2进行比对；
当
时，T＝1；
当
时，T＝2；
当
时，T＝3；
当
时，T＝4；
当
时，T＝5。
9.根据权利要求7所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述价格评分单元(420)输出的评分P具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，价格评分单元(420)根据匹配数据库(200)生成的治疗方案计算出的治疗成本p1与人均可承受费用区间进行比对；
当p1＞100万时，P＝1；
当100≥P1＞60万时，P＝2；
当60≥P1＞20万时，P＝3；
当20≥P1＞10万时，P＝4；
当10万≥P1时，P＝5。
10.根据权利要求7所述的一种药物疾病匹配数据库，其特征在于：所述疗效评分单元(430)输出的评分D具体为1分、2分、3分、4分、5分五个等级，所述疗效评分单元(430)输出的评分D具体为该方案的平均治愈率评分A与该方案的副作用或者后遗症的平均出现率评分B进行综合评分，其中平均治愈率为a，副作用或者后遗症的平均出现率为b；
当a＞80％时，A＝5；
当80％≥a＞60％时，A＝4；
当60％≥a＞40％时，A＝3；
当40％≥a＞20％时，A＝2；
当20％≥a时，A＝1；
当b＞80％时，B＝1；
当80％≥b＞60％时，B＝2；
当60％≥b＞40％时，B＝3；
当40％≥b＞20％时，B＝4；
当10％≥b时，B＝5；
D＝0.65A+0.35B。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011276181.2A CN112270967A (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种药物疾病匹配数据库 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011276181.2A CN112270967A (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种药物疾病匹配数据库 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112270967A true CN112270967A (zh) | 2021-01-26 |
Family
ID=74339377
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011276181.2A Pending CN112270967A (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种药物疾病匹配数据库 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112270967A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104200069A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-12-10 | 周晋 | 一种基于症状分析和机器学习的用药推荐系统和方法 |
| CN109241257A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-18 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 一种基于知识图谱的智慧问答系统及其方法 |
| CN110021367A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-07-16 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 基于药物及靶标信息的药物综合信息库建设方法及系统 |
| CN110134672A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-16 | 浙江大学 | 一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置 |
| CN110428910A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-08 | 浙江大学 | 临床用药适应症分析系统、方法、计算机设备和存储介质 |
| CN111312408A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-06-19 | 李泽平 | 一种基于大数据的临床药物效果评估方法 |
-
2020
- 2020-11-16 CN CN202011276181.2A patent/CN112270967A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104200069A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-12-10 | 周晋 | 一种基于症状分析和机器学习的用药推荐系统和方法 |
| CN109241257A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-18 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 一种基于知识图谱的智慧问答系统及其方法 |
| CN110021367A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-07-16 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 基于药物及靶标信息的药物综合信息库建设方法及系统 |
| CN110134672A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-16 | 浙江大学 | 一种用于高血压药物治疗价格敏感度的识别方法及装置 |
| CN110428910A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-08 | 浙江大学 | 临床用药适应症分析系统、方法、计算机设备和存储介质 |
| CN111312408A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-06-19 | 李泽平 | 一种基于大数据的临床药物效果评估方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Guidi et al. | A machine learning system to improve heart failure patient assistance | |
| CN104584021B (zh) | 一种智能选药的方法、系统和设备 | |
| Montemurro et al. | Self-evaluation of adjuvant chemotherapy-related adverse effects by patients with breast cancer | |
| DerSimonian et al. | Resolving discrepancies between a meta-analysis and a subsequent large controlled trial | |
| Ventres et al. | Patient-centered care and electronic health records: it’s still about the relationship | |
| CN109036508B (zh) | 一种中医医疗信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112331298A (zh) | 开具药方的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111180024A (zh) | 基于词频逆文档频率的数据处理方法、装置和计算机设备 | |
| CN116013534A (zh) | 一种基于医学指南和数据的临床辅助决策方法及系统 | |
| CN106210143A (zh) | 医疗互动信息的交互方法 | |
| US20150220687A1 (en) | System for searching for drug that minimizes individual side effect based on individual single nucleotide polymorphism, and method thereof | |
| JP2004185547A (ja) | 医療データ解析システム及び医療データ解析方法 | |
| US20160378922A1 (en) | Methods and apparatuses for electronically documenting a visit of a patient | |
| JP5868538B1 (ja) | 医療情報管理及び医療情報管理システムによる医療情報管理方法 | |
| CN111599487A (zh) | 一种基于关联分析的中药配伍辅助决策方法 | |
| CN112270967A (zh) | 一种药物疾病匹配数据库 | |
| CN112270968A (zh) | 一种基于数据库的药物疾病匹配方法 | |
| Amoako et al. | Evaluation of use of epinephrine and time to first dose and outcomes in pediatric patients with out-of-hospital cardiac arrest | |
| LUPȘE et al. | Extracting and structuring drug information to improve e-prescription and streamline medical treatment | |
| Tooley et al. | Rhino-Orbital-Cerebral Mucormycosis—Another Deadly Complication of COVID-19 Infection | |
| Shah-Mohammadi et al. | Comparison of ACM and CLAMP for Entity Extraction in Clinical Notes | |
| JP2002092537A (ja) | コンピュータ・システム及び表示情報生成方法 | |
| JP5915033B2 (ja) | 診療情報検索装置、及びプログラム | |
| Li et al. | Remarkably Widened QRS Complex Following a Lethal Dose of Propafenone—An Ominous Sign | |
| KR20170083736A (ko) | 환자 처방전으로부터 환자 맞춤형 질병정보를 제공하는 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |