CN112420152A - 一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统，方法包括：S1、与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；S2、根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；S3、将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。本发明结合患者肾脏功能指标，自动判断肾功能情况，同时根据判断结果自动计算和推荐药物剂量，提高了诊疗效率，减轻了医生负担；根据药品说明书用法用量和临床常见情况，提供三种情形下的推荐剂量，临床可根据实际情况进行取舍，灵活性好，覆盖各类药物推荐情况。
Description
技术领域
本发明涉及计算机医疗管理系统技术领域，特别涉及一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统。
背景技术
肾功能不全可以导致胃肠道疾病，精神、神经系统表现精神萎靡、疲乏、头晕、头痛，心血管系统表现常有血压升高等症状。引起肾功能不全的原因很多，有肾脏疾病：如肾小球肾炎，肾盂肾炎，肾结核，肾小管变性、坏死，肾脏肿瘤和先天性肾脏疾病等，也有肾外疾病：如休克、心力衰竭、高血压病，全身代谢障碍以及尿路疾患等。肾功能不全严重影响患者生活、工作，因此加强对其的预防，以及对患者进行科学合理的治疗至关重要。
申请号CN202010103397.2的专利公开了一种医院内急性肾损伤预警系统，其可方便地通过该系统生成急性肾损伤预警报告，急性肾损伤预警报告用于医护人员给患者看病参照使用，从而给医护人员带来工作便利，便于医护人员开展工作，具备打印急性肾损伤预警报告的功能，同时具备将智能处理模块生成的急性肾损伤预警报告以短信的方式发送给需要进行急性肾损伤预警的患者的功能。但是，其不具备肾功能不全患者智能药学推荐功能。
发明内容
(一)解决的技术问题
本发明的目的在于提供一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统，以解决现有技术还没有一套基于计算机技术的肾功能不全患者智能药学定量推荐系统的问题。
(二)技术方案
为实现上述肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统解决现有技术还没有一套基于计算机技术的肾功能不全患者智能药学定量推荐系统的问题，本发明提供如下技术方案：
一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，包括以下步骤：
S1、与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
S2、根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
S3、将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
优选的，所述患者基本信息至少包括姓名、性别、年龄、科室、住院号，所述患者住院期间肾功能指标值至少包括SCr、Ccr和GFR值。
优选的，所述对患者肾功能情况进行判断，具体为判断患者肾功能情况是否达到AKI标准、CKD标准、AKD标准、NKD标准，其中：
(1)判定达到AKI标准：7天内SCr增加50％，或者两天内增加0.3mg/dl(26.5umol/L),或少尿；
(2)判定达到CKD标准：GFR＜60ml/min/1.73m2，持续至少三个月；
(3)判定达到AKD标准：3个月内GFR＜60ml/min/1.73m2，或者GFR≥35％，或者SCr增加＞50％；
(4)判定达到NKD标准：3个月内GFR≥60ml/min/1.73m2，SCr正常稳定。
优选的，所述进行药物剂量调整推荐，按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
优选的，所述方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整，其中：
药物剂量调节因子计算公式为：θ＝1-fe(1-Kf)
式中：
Kf：肾功能不全患者的Ccr与正常Ccr(100-120ml/min)之间的比值；
fe：药品经正常肾脏排泄分数，在有关药品文献中查询，如无法查询则根据正常的药品半衰期(T1/2ni)和肾功能终末期的药品半衰期(T1/2an)比值求算；
根据药物剂量调整因子计算结果进行调整的具体方法为：
①延长给药间隔法(I法)：间隔＝正常用药间隔/θ，用于时间依赖性药物的剂量调整；
②减少单次剂量法(D法)：单次剂量＝正常剂量*θ，用于浓度依赖性药物的剂量调整；
③I&D法：单次剂量＝正常剂量*θ*(选定的用药间隔/正常用药间隔)。
优选的，所述方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算，具体为：
优选的，所述将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，具体逻辑关联方法为：将药物剂量调整推荐数值所属区间小数部分通过取整函数进行取整处理。
优选的，还包括，对于推荐的药物，根据不同适应症的常用剂量分为高、中、低三个剂量等级分级推荐，由医生自主判断该患者适用的推荐剂量。
本发明还提供一种肾功能不全患者智能药学推荐系统，包括：
患者病情判断模块，用于与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
药物剂量推荐模块，根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
推荐剂量优化模块，用于将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
优选的，所述药物剂量推荐模块进行药物剂量调整推荐，按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统，具备以下有益效果：
1、本发明给出了一种基于患者肾功能指标值和患者肾功能情况的智能药学推荐系统及方法，可以结合患者肾脏功能指标，自动判断肾功能情况，同时根据判断结果自动计算和推荐药物剂量，给出了定量的治疗标准，提高了诊疗效率，减轻了医生负担；
2、本发明根据药品说明书用法用量和临床常见情况，提供三种情形下的推荐剂量，并对方案的权重按照国家推荐、指南共识进行了排序，临床可根据实际情况进行取舍，灵活性好，覆盖各类药物推荐情况；
3、通过计算得到的药物推荐剂量结果通常不是一个整数取值区间，本发明根据药品规格对这个区间进行近似值取值，获得一个符合临床实际的给药剂量，可操作性好。
附图说明
图1为本发明一种肾功能不全患者智能药学推荐方法的流程图；
图2为本发明一种肾功能不全患者智能药学推荐系统原理框图；
图3为本发明一种肾功能不全患者智能药学推荐方法的三种不同推荐方案流程图；
图4为本发明一种肾功能不全患者智能药学推荐系统的药物剂量推荐弹窗示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，包括以下步骤：
S1、与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
S2、根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
S3、将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
其中，患者基本信息至少包括姓名、性别、年龄、科室、住院号，患者住院期间肾功能指标值至少包括SCr、Ccr和GFR值。
对患者肾功能情况进行判断，具体为判断患者肾功能情况是否达到AKI(急性肾损伤)标准、CKD(慢性肾脏疾病)标准、AKD标准、NKD标准，其中：
(1)判定达到AKI标准：7天内SCr增加50％，或者两天内增加0.3mg/dl(26.5umol/L),或少尿；
(2)判定达到CKD标准：GFR＜60ml/min/1.73m2，持续至少三个月；
(3)判定达到AKD标准：3个月内GFR＜60ml/min/1.73m2，或者GFR≥35％，或者SCr增加＞50％；
(4)判定达到NKD标准：3个月内GFR≥60ml/min/1.73m2，SCr正常稳定。在本实施例中，考虑到住院患者住院时间短，不足以观测3个月，判断CKD仅使用诊断词条，诊断需包含“慢性肾脏病”、“慢性肾功能不全”、“慢性肾衰竭”等词汇。
计算机系统对于根据SCr、Ccr和GFR值判断患者达到AKI(急性肾损伤)标准、CKD(慢性肾脏疾病)标准，则自动弹框提示，并展示药物正常剂量、推荐剂量，如图4所示。
如图3所示，进行药物剂量调整推荐，其内部推荐逻辑按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
方案一也就是如果药物说明书中有关于结合患者肾功能指标值和患者肾功能情况进行药品剂量推荐的说明，优先按照说明书中推荐量使用药物。对于方案一，系统首先从数据库中调用药品电子说明书，并通过软件算法自动获取基于患者肾功能指标值和患者肾功能情况的药物推荐说明，获取到后通过计算机软件系统前台进行推荐展示。
如果没有药品说明书或者药品说明书中没有药物剂量使用说明，则基于患者肾功能指标值和患者肾功能情况，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整，具体为药物剂量调节因子计算公式为：θ＝1-fe(1-Kf)
式中：
Kf：肾功能不全患者的Ccr与正常Ccr(100-120ml/min)之间的比值；
fe：药品经正常肾脏排泄分数，在有关药品文献中查询，如无法查询则根据正常的药品半衰期(T1/2ni)和肾功能终末期的药品半衰期(T1/2an)比值求算；
根据药物剂量调整因子计算结果进行调整的具体方法为：
①延长给药间隔法(I法)：间隔＝正常用药间隔/θ，用于时间依赖性药物的剂量调整；
②减少单次剂量法(D法)：单次剂量＝正常剂量*θ，用于浓度依赖性药物的剂量调整；
③I&D法：单次剂量＝正常剂量*θ*(选定的用药间隔/正常用药间隔)。
如果所需推荐的药品中不含有上述方案中的相关参数，比如Kf、fe，则通过方案三进行药学推荐，具体为根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算：
最后，将上述方法计算的药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，具体逻辑关联方法为：将药物剂量调整推荐数值所属区间小数部分通过取整函数进行取整处理。因为按照上述方法计算出的药物剂量调整推荐数值可能存在与药品规格不一致的情况，比如计算出的结果为0.8片药片，50.05毫升，但是这些小数后的数值相对于药物规格，往往在具体用药过程中无法按照计算值实现，为避免临床用药困惑，将计算值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值。
另外，对于推荐的药物，根据不同适应症的常用剂量分为高、中、低三个剂量等级分级推荐，因住院患者治疗复杂性及判断条件的不可获得性，故本发明根据常用剂量等级进行分级剂量调整推荐，由医生自主判断该患者适用的推荐剂量。
实施例2
如图2所示，本发明还提供一种肾功能不全患者智能药学推荐系统，包括：
患者病情判断模块，用于与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
药物剂量推荐模块，根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
推荐剂量优化模块，用于将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
对于根据SCr、Ccr和GFR值判断患者达到AKI(急性肾损伤)标准、CKD(慢性肾脏疾病)标准，则自动弹框提示，并展示药物正常剂量、推荐剂量，如图4所示。
如图3所示，药物剂量推荐模块进行药物剂量调整推荐，其推荐逻辑按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
方案一也就是如果药物说明书中有关于结合患者肾功能指标值和患者肾功能情况进行药品剂量推荐的说明，优先按照说明书中推荐量使用药物。对于方案一，系统首先从数据库中调用药品电子说明书，并通过软件算法自动获取基于患者肾功能指标值和患者肾功能情况的药物推荐说明，获取到后通过计算机软件系统前台进行推荐展示。
如果没有药品说明书或者药品说明书中没有药物剂量使用说明，则基于患者肾功能指标值和患者肾功能情况，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整，具体为药物剂量调节因子计算公式为：θ＝1-fe(1-Kf)
式中：
Kf：肾功能不全患者的Ccr与正常Ccr(100-120ml/min)之间的比值；
fe：药品经正常肾脏排泄分数，在有关药品文献中查询，如无法查询则根据正常的药品半衰期(T1/2ni)和肾功能终末期的药品半衰期(T1/2an)比值求算；
根据药物剂量调整因子计算结果进行调整的具体方法为：
①延长给药间隔法(I法)：间隔＝正常用药间隔/θ，用于时间依赖性药物的剂量调整；
②减少单次剂量法(D法)：单次剂量＝正常剂量*θ，用于浓度依赖性药物的剂量调整；
③I&D法：单次剂量＝正常剂量*θ*(选定的用药间隔/正常用药间隔)。
如果所需推荐的药品中不含有上述方案中的相关参数，比如Kf、fe，则通过方案三进行药学推荐，具体为根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算：
最后，将上述方法计算的药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，具体逻辑关联方法为：将药物剂量调整推荐数值所属区间小数部分通过取整函数进行取整处理。因为按照上述方法计算出的药物剂量调整推荐数值可能存在与药品规格不一致的情况，比如计算出的结果为0.8片药片，50.05毫升，但是这些小数后的数值相对于药物规格，往往在具体用药过程中无法按照计算值实现，为避免临床用药困惑，将计算值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值。
另外，对于推荐的药物，根据不同适应症的常用剂量分为高、中、低三个剂量等级分级推荐，因住院患者治疗复杂性及判断条件的不可获得性，故本发明根据常用剂量等级进行分级推荐，由医生自主判断该患者适用的推荐剂量。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
S2、根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
S3、将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
2.根据权利要求1所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于：所述患者基本信息至少包括姓名、性别、年龄、科室、住院号，所述患者住院期间肾功能指标值至少包括SCr、Ccr和GFR值。
3.根据权利要求1所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于，所述对患者肾功能情况进行判断，具体为判断患者肾功能情况是否达到AKI标准、CKD标准、AKD标准、NKD标准，其中：
(1)判定达到AKI标准：7天内SCr增加50％，或者两天内增加0.3mg/dl(26.5umol/L),或少尿；
(2)判定达到CKD标准：GFR＜60ml/min/1.73m2，持续至少三个月；
(3)判定达到AKD标准：3个月内GFR＜60ml/min/1.73m2，或者GFR≥35％，或者SCr增加＞50％；
(4)判定达到NKD标准：3个月内GFR≥60ml/min/1.73m2，SCr正常稳定。
4.根据权利要求1所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于：所述进行药物剂量调整推荐，按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
5.根据权利要求4所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于，所述方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整，其中，药物剂量调节因子计算公式为：θ＝1-fe(1-Kf)，式中：
Kf：肾功能不全患者的Ccr与正常Ccr(100-120ml/min)之间的比值；
fe：药品经正常肾脏排泄分数，在有关药品文献中查询，如无法查询则根据正常的药品半衰期(T1/2ni)和肾功能终末期的药品半衰期(T1/2an)比值求算；
根据药物剂量调整因子计算结果进行调整的具体方法为：
①延长给药间隔法(I法)：间隔＝正常用药间隔/θ，用于时间依赖性药物的剂量调整；
②减少单次剂量法(D法)：单次剂量＝正常剂量*θ，用于浓度依赖性药物的剂量调整；
③I&D法：单次剂量＝正常剂量*θ*(选定的用药间隔/正常用药间隔)。
6.根据权利要求4所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于：所述方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算，具体为：
7.根据权利要求1所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于：所述将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，具体逻辑关联方法为：将药物剂量调整推荐数值所属区间小数部分通过取整函数进行取整处理。
8.根据权利要求1所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐方法，其特征在于，还包括，对于推荐的药物，根据不同适应症的常用剂量分为高、中、低三个剂量等级分级推荐，由医生自主判断该患者适用的推荐剂量。
9.一种肾功能不全患者智能药学推荐系统，其特征在于，包括：
患者病情判断模块，用于与医院电子病历、LIS系统对接，自动获取患者基本信息和患者住院期间肾功能指标值，对患者肾功能情况进行判断；
药物剂量推荐模块，根据采集的患者肾功能指标值和患者肾功能情况，进行药物剂量调整推荐；
推荐剂量优化模块，用于将药物剂量调整推荐数值所属区间与药品规格进行逻辑关联，取最似有效值，完成药学推荐。
10.根据权利要求9所述的一种肾功能不全患者智能药学推荐系统，其特征在于，所述药物剂量推荐模块进行药物剂量调整推荐，按照优先级依次为：方案一，根据药品说明书推荐进行调整；方案二，根据药物剂量调整因子计算结果进行调整；方案三，根据肌酐清除率Ccr进行粗略估算。
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| CN202011275955.XA CN112420152A (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种肾功能不全患者智能药学推荐方法及系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114255846A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-03-29 | 广州天鹏计算机科技有限公司 | 基于大数据的患者临床药物进药分析处理系统及方法 |
| CN118352096A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-07-16 | 广州雪利昂生物科技有限公司 | 一种高活性叶酸保活监测方法 |
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| CN108538351A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-09-14 | 杭州逸曜信息技术有限公司 | 基于药品最小可分剂量和常规剂量的用药信息处理方法 |
| CN111276205A (zh) * | 2020-03-14 | 2020-06-12 | 胡轶莹 | 一种基于客户端的慢性病管理方法及管理系统 |
-
2020
- 2020-11-16 CN CN202011275955.XA patent/CN112420152A/zh active Pending
Patent Citations (2)
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