CN117275660A - 一种问诊到开方的全链路ai辅助方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种问诊到开方的全链路AI辅助方法，包括：通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息；根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方；通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖；根据其他患者数据，采用相关性分析和特征选择方法，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名；结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案。

Description

一种问诊到开方的全链路AI辅助方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种问诊到开方的全链路AI辅助方法。

背景技术

随着医疗技术和人工智能的不断发展，开方和药物依赖风险管理成为了一个重要的医疗难题。传统的药物开方和治疗方案制定主要依赖于医生的个人经验和主观判断。不同医生可能会根据其个人经验和知识选择不同的药物，这导致了治疗方案的不一致性。由于临床经验因素的介入，治疗方案缺乏客观性和标准化，可能影响患者的疗效。不足的个性化治疗传统药物开方往往无法充分考虑患者的个体差异，包括患者的体质特征、生活方式等，需要个性化的治疗方案，但传统方法往往无法满足这种需求。药物依赖风险缺乏评估与管理随着药物的广泛使用，药物依赖问题日益突出。然而，在传统医疗实践中，药物依赖风险常常被忽视或未能及时评估。医生往往没有充分的依据来判断患者是否存在药物依赖的风险，也缺乏相应的管理策略。传统药物开方依赖医生的经验和患者提供的信息，但这些信息往往不足以支撑科学、全面的药物选择和疗效评估。现有的医疗信息系统往往分散、不完整，难以为医生提供充足的参考依据，以上问题综合影响了治疗效果的提升和患者的满意度。如何将激素水平和代谢物信息与患者的其他信息，如基本情况、用药记录等结合，以生成个性化的治疗方案，是一个研究的难点。现有的医疗体现也没有通过相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物。不合理的药物选择、药物依赖问题以及个性化治疗的缺失可能导致治疗效果不佳，甚至加剧患者的病情，影响生活质量，降低了患者的满意度。综上所述，现有技术的局限性主要体现在主观性强、个性化治疗不足、药物依赖风险管理不足、信息不全面、治疗效果不理想等方面。

发明内容

本发明提供了一种问诊到开方的全链路AI辅助方法，主要包括：

通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息；根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方；通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖；根据其他患者数据，采用相关性分析和特征选择方法，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名；依据体质作为特征和药物依赖结果作为标签，构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险模型，对当前患者药物依赖风险进行预测，得到患者药物依赖风险的初步判断结果；根据初步判断结果，如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物；在患者授权同意下，对患者上传的体检报告中的激素水平和代谢物的信息进行分析，得到患者的生物化学特征，判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果；结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案。

优选的，所述通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，包括：

在患者授权同意下，从数据库中抽取所有与患者ID和问诊医师匹配的记录，得到匹配列表；从数据库中提取药物名称与患者ID的关联，得到患者-药物映射列表；根据患者问诊时间与药物名称，对患者-药物映射列表进行排序，得到排序后的时间序列数据集；提取所述时间序列数据集中每个患者的用药记录，包括每个药物的剂量和使用频率；在所述用药记录基础上，进行数据清洗，去除异常值或不完整的记录；从清洗后的数据中提取患者年龄和性别，与体质特征数据进行融合；通过创建特定的体质特征和特定的用药历史之间的交叉表，得出两者之间的分布关系，使用卡方检验判断两者之间是否有显著的关联，对患者的体质特征和用药历史进行相关性分析；应用K-means聚类算法对所述相关性分析结果进行聚类，生成与每个患者的病症描述相关联的聚类数据集；在所述聚类数据集基础上，重新整理数据库，对每个患者的所有相关属性进行综合排序。

优选的，所述根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方，包括：

在患者授权同意下，通过患者档案数据库获取患者的体质特征、用药历史和症状信息；利用分词Tokenization技术将症状描述拆分成单独的词或词组；使用命名实体识别NER识别文本中的特定实体，包括但不限于症状名称、身体部位；采用依存句法分析解析文本中词汇的结构和关系；将患者的体质特征、用药历史和症状信息作为输入，训练BERT，更准确地识别和分类医学文本中的实体和关系；使用医学数据库和文献，构建关于疾病、症状、药物互动和治疗方案的知识图谱；根据患者的信息和知识图谱，使用协同过滤算法为患者推荐可能的治疗方案；如果患者有用药历史，需要使用知识图谱检查新药物与已有药物之间的可能互动；提供相关的证据或参考，给医生提供一个或多个建议的治疗方案。

优选的，所述通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖，包括：

在患者授权同意下，调用社区数据源API获取社区中与目标患者相似病情的其他患者的留言数据；若获取到非结构化的留言数据，进行文本分类以提取患者的体征特征和用药情况；将提取的体征特征和用药情况转换为向量形式，采用余弦相似度算法与目标患者的患者基本信息和用药记录进行对比，筛选出相似病情的患者；使用预定义的数据过滤条件进一步细分体征特征，排除不符合条件的数据；使用随机森林模型对筛选后的数据进行药物依赖的预测分析；对数据进行整合，与医疗数据库的用药信息进行对比；将社区留言、目标患者的用药记录和患者基本信息进行数据整合；使用余弦相似度算法对整合后的数据进行评估；使用随机森林模型对整合后的数据进行最终分类与标记，输出与目标患者具有相似体征特征和是否存在药物依赖的结论；还包括：采用随机森林模型预测患者的药物依赖。

所述采用随机森林模型预测患者的药物依赖，具体包括：

在患者授权同意下，获取患者个人信息、家庭背景、健康状况、药物使用情况、心理因素和社会支持数据。根据收集到的数据，进行数据预处理，包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化或归一化。根据业务知识和数据特点，进行特征选择和特征提取。使用随机森林算法中的Gini指数或信息增益，选择重要特征。将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。将训练集输入到随机森林模型中，通过构建多个决策树进行集成学习，训练预测模型。根据随机森林模型的特征重要性评估，得到各个特征对于患者药物依赖预测的程度。使用测试集对模型进行评估，采用准确率、召回率、F1值指标进行评估，并根据结果进行模型的优化。根据模型的预测结果和特征重要性，利用Matplotlib将结果进行可视化展示。根据模型的预测结果，判断患者是否存在药物依赖问题。

优选的，所述根据其他患者数据，采用相关性分析和特征选择方法，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名，包括：

在患者授权同意下，从数据库获取其他患者数据；对获取的其他患者数据进行数据预处理，去除空值和异常值；利用相关系数分析，从患者体质特征中筛选出与药物依赖相关的特征；采用相关性分析，对筛选出的特征和药物依赖之间的关系进行量化；采用主成分分析PCA方法进一步减少特征维度，同时保留与药物依赖最相关的信息；对主成分分析后的数据应用逻辑回归算法，构建一个统计模型；使用所述数据库进行交叉验证，对逻辑回归模型进行精度检验；如果交叉验证的结果满足预定标准，则确定与药物依赖最相关的患者体质特征；根据交叉验证的数据输出，获得体质特征与药物依赖的相关度排名。

优选的，所述依据体质作为特征和药物依赖结果作为标签，构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险模型，对当前患者药物依赖风险进行预测，得到患者药物依赖风险的初步判断结果，包括：

在患者授权同意下，从数据库中获取患者的体质特征，将所述体质特征作为全连接神经网络模型的输入；根据历史医疗记录和研究数据，获取与体质特征匹配的药物依赖结果作为标签；初始化一个全连接神经网络模型，采用反向传播算法进行训练；使用获取的体质特征和药物依赖结果，对全连接神经网络模型进行训练，得出预测患者药物依赖风险模型；使用预测患者药物依赖风险模型，对新获取的患者体质特征进行实时分析和风险预测；在实时分析和风险预测后，计算模型预测与实际结果之间的差异，以所述差异为依据对预测患者药物依赖风险模型进行微调；若新获取的体质特征在实时分析中表现出不同的模式，将新模式纳入到模型训练中更新预测患者药物依赖风险模型；在更新预测患者药物依赖风险模型后，再次进行预测准确度的计算，根据结果调整全连接神经网络模型的参数；采用最新调整的预测患者药物依赖风险模型，对患者的体质特征进行实时分析，得出患者药物依赖风险的初步判断结果。

优选的，所述根据初步判断结果，如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物，包括：

通过预测患者药物依赖风险模型处理初步判断结果，标识出有药物依赖风险的数据；对有药物依赖风险的数据，进行数据库查询，得出与标识数据匹配度高的相似患者记录；对查询到的相似患者用药历史进行文本分析，提取药物种类和用量作为特征参数；将所述特征参数输入到预测患者药物依赖风险模型中，进行模型训练，以优化模型参数；使用优化后的模型参数重新计算药物依赖风险，输出新的风险等级；根据新的风险等级，自动更新数据库中相应患者记录的药物依赖风险标签；根据药物依赖风险评估结果，确定哪些药物可能对当前患者构成依赖风险；从推荐的药物列表中去除这些药物，优化药物推荐列表。

优选的，所述在患者授权同意下，对患者上传的体检报告中的激素水平和代谢物的信息进行分析，得到患者的生物化学特征；判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果，包括：

在患者授权同意下，根据患者上传的体检报告，获取激素水平和代谢物的信息；对激素水平进行分析，判断雌激素、雄激素、甲状腺激素和肾上腺皮质激素是否正常；对代谢物进行分析，判断脂肪代谢产物、糖代谢产物和蛋白质代谢产物的水平是否正常；综合激素水平和代谢物的信息，得到患者的生物化学特征；获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物；对比相似患者使用和未使用这些药物的治疗效果；利用医学知识库或数据库，得出这些药物在治疗中的关键作用；分析这些药物是否有不可替代的疗效，是否存在其他药物可以替代其疗效而不会产生依赖；根据判断结果，提供个性化的治疗方案；还包括：采用全连接网络，基于病历中的激素水平和代谢物信息，更准确地预测患者的药物依赖风险，判断是应该去除可能产生药物依赖的药物，还是保留该药物，以确保治疗效果。

所述采用全连接网络，基于病历中的激素水平和代谢物信息，更准确地预测患者的药物依赖风险，判断是应该去除可能产生药物依赖的药物，还是保留该药物，以确保治疗效果，具体包括：

在患者授权同意下，获取患者的病历数据，包括激素水平、代谢物信息和药物使用记录。确保数据的准确性和完整性，并进行数据清理异常值、缺失值处理。提取激素水平和代谢物信息作为特征，进行特征选择，作为输入数据，构建全连接神经网络模型，并使用预处理后的数据进行训练。根据模型训练的结果进行调优，以提高预测性能。使用训练好的模型对新的患者数据进行预测，得到药物依赖风险的预测值。如果预测风险高于预设的阈值，则逐步减少、替换、调整药物剂量或者去除可能导致依赖的药物。对于去除可能产生药物依赖的药物，选择替代药物或其他治疗方法。进行药物去除后，定期评估患者的病情和药物依赖风险，根据评估结果调整药物选择、剂量或治疗方案。

优选的，所述结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案，包括：

根据患者的生理参数和生化指标特征，分析患者的代谢能力和药物排除能力，确定患者对不同药物的反应和代谢能力；评估患者对药物的依赖风险，包括潜在的物质滥用、成瘾倾向和药物耐受性；通过分析患者的家族史、个人过去的药物使用情况和心理评估，确定患者的药物依赖风险等级；通过综合分析患者的药物使用记录和药物相互作用数据库，避免潜在的药物相互作用和副作用；根据患者的疾病严重程度和进展情况，评估病情的紧急性和治疗方案的优先级；根据疾病的严重程度，确定药物剂量和治疗周期；根据患者的生活方式和经济状况因素，制定符合患者需求的个性化治疗方案；根据患者的偏好和需求，选择适合的药物类型、剂量和用药时间；设计定期监测患者治疗效果和不良反应的计划，并根据监测结果进行必要的调整；通过定期检查患者的病情和药物代谢情况，评估治疗方案的有效性和安全性；根据患者的生物化学特征和药物依赖风险等级，选择适合的药物和剂量；根据患者的药物依赖风险等级，提供相关的心理支持和干预措施，帮助患者减少药物依赖风险；定期评估患者的药物依赖风险等级，根据评估结果及时调整个性化治疗方案，确保治疗的安全性和有效性。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明公开了一种通过全链路AI辅助开方，结合患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行药物依赖风险预测和个性化治疗方案推荐的方法。根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方，生成初步的治疗方案。获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，并判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖。构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险的模型。如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，并在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物。判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果。结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案。本发明通过全链路AI辅助开方和药物依赖风险预测，结合患者体质特征和生物化学特征，生成个性化的用药方案，有效管理患者的药物依赖风险，提高治疗效果和患者满意度。

附图说明

图1为本发明的一种问诊到开方的全链路AI辅助方法的流程图。

图2为本发明的一种问诊到开方的全链路AI辅助方法的示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例一种问诊到开方的全链路AI辅助方法具体可以包括：

S101、通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息。

在患者授权同意下，从数据库中抽取所有与患者ID和问诊医师匹配的记录，得到匹配列表。从数据库中提取药物名称与患者ID的关联，得到患者-药物映射列表。根据患者问诊时间与药物名称，对患者-药物映射列表进行排序，得到排序后的时间序列数据集。提取所述时间序列数据集中每个患者的用药记录，包括每个药物的剂量和使用频率。在所述用药记录基础上，进行数据清洗，去除异常值或不完整的记录。从清洗后的数据中提取患者年龄和性别，与体质特征数据进行融合。通过创建特定的体质特征和特定的用药历史之间的交叉表，得出两者之间的分布关系，使用卡方检验判断两者之间是否有显著的关联，对患者的体质特征和用药历史进行相关性分析。应用K-means聚类算法对所述相关性分析结果进行聚类，生成与每个患者的病症描述相关联的聚类数据集。在所述聚类数据集基础上，重新整理数据库，对每个患者的所有相关属性进行综合排序。例如，从数据库中抽取所有与患者ID为12345和问诊医师为张医生匹配的记录，得到匹配列表。其中一条匹配记录为患者ID为12345，问诊医师为张医生，病症为头痛。再从数据库中提取药物名称与患者ID的关联，得到患者-药物映射列表。其中一条映射为患者ID为12345，药物名称为对乙酰氨基酚。根据患者问诊时间与药物名称，对患者-药物映射列表进行排序，得到排序后的时间序列数据集。其中一条时间序列数据为患者ID为12345，药物名称为对乙酰氨基酚，问诊时间为2022-01-01。提取所述时间序列数据集中患者12345的用药记录，包括对乙酰氨基酚的剂量为500mg和使用频率为每日三次。在所述用药记录基础上，进行数据清洗，去除异常值或不完整的记录。有一条用药记录的剂量为100mg，该记录会被视为异常值并被清除。从清洗后的数据中提取患者年龄为35岁和性别为男性，并与体质特征数据进行融合。体质特征数据中有一项为患者ID为12345的体质特征为中医体质类型A。通过创建特定的体质特征和特定的用药历史之间的交叉表，得出两者之间的分布关系。根据交叉表分析结果发现，中医体质类型A的患者更倾向于使用对乙酰氨基酚药物。使用卡方检验判断体质特征和用药历史之间是否有显著的关联。经过卡方检验得出结论，体质特征类型A与对乙酰氨基酚用药历史之间存在显著关联。对患者的体质特征和用药历史进行相关性分析。根据相关性分析结果，可以得出体质特征类型A与对乙酰氨基酚用药历史呈正相关。应用K-means聚类算法对相关性分析结果进行聚类，生成与每个患者的病症描述相关联的聚类数据集。将患者按照病症描述分为头痛类、胃痛类、关节痛类等。在聚类数据集基础上，重新整理数据库，对每个患者的所有相关属性进行综合排序。将患者按照病症描述、用药历史、体质特征等属性进行排序，得出综合排序结果。

S102、根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方。

在患者授权同意下，通过患者档案数据库获取患者的体质特征、用药历史和症状信息。利用分词Tokenization技术将症状描述拆分成单独的词或词组。使用命名实体识别NER识别文本中的特定实体，包括但不限于症状名称、身体部位。采用依存句法分析解析文本中词汇的结构和关系。将患者的体质特征、用药历史和症状信息作为输入，训练BERT，更准确地识别和分类医学文本中的实体和关系。使用医学数据库和文献，构建关于疾病、症状、药物互动和治疗方案的知识图谱。根据患者的信息和知识图谱，使用协同过滤算法为患者推荐可能的治疗方案。如果患者有用药历史，需要使用知识图谱检查新药物与已有药物之间的可能互动。提供相关的证据或参考，给医生提供一个或多个建议的治疗方案。例如，在患者授权同意下，通过患者档案数据库获取患者的体质特征、用药历史和症状信息。利用分词Tokenization技术将症状描述拆分成单独的词或词组，例如将症状描述"头痛、恶心和呕吐"拆分成["头痛","恶心","呕吐"]。使用命名实体识别NER识别文本中的特定实体，例如识别出症状名称和身体部位的实体。例如，将文本"患者反复出现头痛，伴有颈部疼痛和肩酸胀"中的实体识别为。采用依存句法分析解析文本中词汇的结构和关系。对于句子"患者的头痛伴有恶心和呕吐"，可以分析出"头痛"是"伴有"的依存词，"恶心"和"呕吐"是"伴有"的依存词。将患者的体质特征、用药历史和症状信息作为输入，训练BERT，更准确地识别和分类医学文本中的实体和关系。可以使用BERT模型对病例文本进行训练，以识别和分类病例中的疾病、症状和药物实体。使用医学数据库和文献，构建关于疾病、症状、药物互动和治疗方案的知识图谱。可以从医学文献中提取出疾病和症状之间的关联关系，药物之间的相互作用等信息，构建一个知识图谱。根据患者的信息和知识图谱，使用协同过滤算法为患者推荐可能的治疗方案。根据患者的症状和体质特征，在知识图谱中找到与之相关的疾病和药物信息，然后使用协同过滤算法基于相似患者的数据，为患者推荐可能的治疗方案。如果患者有用药历史，需要使用知识图谱检查新药物与已有药物之间的可能互动。根据患者的用药历史和知识图谱中的药物相互作用信息，检查新药物是否与患者已经在使用的药物有可能的相互作用。提供相关的证据或参考，给医生提供一个或多个建议的治疗方案。根据知识图谱和患者的信息，可以提供相关的研究论文、临床指南或专家意见，给医生提供用于制定治疗方案的有效参考。

S103、通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖。

在患者授权同意下，调用社区数据源API获取社区中与目标患者相似病情的其他患者的留言数据。若获取到非结构化的留言数据，进行文本分类以提取患者的体征特征和用药情况。将提取的体征特征和用药情况转换为向量形式，采用余弦相似度算法与目标患者的患者基本信息和用药记录进行对比，筛选出相似病情的患者。使用预定义的数据过滤条件进一步细分体征特征，排除不符合条件的数据。使用随机森林模型对筛选后的数据进行药物依赖的预测分析。对数据进行整合，与医疗数据库的用药信息进行对比。将社区留言、目标患者的用药记录和患者基本信息进行数据整合。使用余弦相似度算法对整合后的数据进行评估。使用随机森林模型对整合后的数据进行最终分类与标记，输出与目标患者具有相似体征特征和是否存在药物依赖的结论。例如，社区数据源API返回的非结构化留言数据中包含以下两个留言，留言1为患者A表示自己出现了头痛、发热和咳嗽的症状，并使用了退烧药和止咳药。留言2为患者B描述了自己的体征特征是咳嗽、喉咙痛和流鼻涕，他使用了感冒药和止咳药。首先，对这些留言进行文本分类，提取患者的体征特征和用药情况。通过对留言1和留言2的分析，可以得到以下结果，留言1的体征特征为头痛、发热、咳嗽，留言1的用药情况为退烧药、止咳药，留言2的体征特征为咳嗽、喉咙痛、流鼻涕，留言2的用药情况为感冒药、止咳药。接下来，将提取的体征特征和用药情况转换为向量形式。使用以下向量表示体征特征和用药情况，体征特征向量[1,0,1,0,0,1]，分别表示头痛、发热、咳嗽、喉咙痛、流鼻涕，用药情况向量[1,1,0,1]，分别表示退烧药、止咳药、感冒药。然后，使用余弦相似度算法将提取的特征向量与目标患者的患者基本信息和用药记录进行对比。目标患者的患者基本信息向量为[0,1,1,0,1,0]，分别表示男性、年龄50岁以上、有过敏史、无家族遗传病史、有吸烟史；用药记录向量为[1,0,1,0]，分别表示退烧药、感冒药。计算目标患者与留言1、留言2的相似度，留言1与目标患者的相似度为similarity1＝体征特征向量·目标患者患者基本信息向量+用药情况向量·目标患者用药记录向量

＝(1*0+0*1+1*1+0*0+0*1+1*0)+(1*1+1*0+0*1+1*0)＝2；留言2与目标患者的相似度为similarity2＝(0*0+1*1+1*1+0*0+1*1+0*0)+(1*1+0*0+1*1+0*0)＝5。根据相似度计算结果，可以得出结论留言2与目标患者的体征特征和用药情况更为相似。接下来，使用预定义的数据过滤条件进一步细分体征特征，排除掉不符合年龄50岁以上条件的数据。留言2的患者年龄符合条件，而留言1的患者年龄不符合条件。然后，使用随机森林模型对筛选后的数据进行药物依赖的预测分析。模型预测留言2的患者存在药物依赖。最后，将社区留言、目标患者的用药记录和患者基本信息进行数据整合。在整合后的数据中，可以对留言2进行评估，使用余弦相似度算法计算留言2与目标患者的相似度。最后，使用随机森林模型对整合后的数据进行最终分类与标记，输出与目标患者具有相似体征特征和是否存在药物依赖的结论。

采用随机森林模型预测患者的药物依赖。

在患者授权同意下，获取患者个人信息、家庭背景、健康状况、药物使用情况、心理因素和社会支持数据。根据收集到的数据，进行数据预处理，包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化或归一化。根据业务知识和数据特点，进行特征选择和特征提取。使用随机森林算法中的Gini指数或信息增益，选择重要特征。将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。将训练集输入到随机森林模型中，通过构建多个决策树进行集成学习，训练预测模型。根据随机森林模型的特征重要性评估，得到各个特征对于患者药物依赖预测的程度。使用测试集对模型进行评估，采用准确率、召回率、F1值指标进行评估，并根据结果进行模型的优化。根据模型的预测结果和特征重要性，利用Matplotlib将结果进行可视化展示。根据模型的预测结果，判断患者是否存在药物依赖问题。例如，收集到了100个患者的个人信息、家庭背景、健康状况、药物使用情况、心理因素和社会支持数据。其中，健康状况的特征为体重、血压和血糖水平，药物使用情况的特征为药物种类和用药频率。首先，对数据进行预处理。在健康状况特征中，有10个患者的体重信息缺失。可以采取插补的方式，根据其他患者的体重数据进行填充。如果存在异常值，例如一个患者的血压值为200，可以进行异常值处理，将其替换为合理的值。接下来，可以进行特征选择和提取。根据业务知识和数据特点，可以使用随机森林算法中的Gini指数或信息增益，选择重要特征。经过特征选择，选取了体重和血糖水平作为预测药物依赖的重要特征。然后，将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70％的数据作为训练集，30％的数据作为测试集。将训练集输入到随机森林模型中进行训练，通过构建多个决策树进行集成学习，训练预测模型。根据随机森林模型的特征重要性评估，可以得到体重和血糖水平对于患者药物依赖预测的重要程度。体重的重要程度为7，血糖水平的重要程度为3。接着，使用测试集对模型进行评估。通过模型预测，有20个患者被判断为药物依赖问题，其中实际上有15个患者确实存在药物依赖问题。根据这些结果，可以计算准确率、召回率和F1值来评估模型的性能。最后，根据模型的预测结果和特征重要性，可以利用Matplotlib将结果进行可视化展示。可以绘制特征重要性的柱状图，以显示体重和血糖水平对于药物依赖预测的重要程度。

S104、根据其他患者数据，采用相关性分析和特征选择方法，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名。

在患者授权同意下，从数据库获取其他患者数据。对获取的其他患者数据进行数据预处理，去除空值和异常值。利用相关系数分析，从患者体质特征中筛选出与药物依赖相关的特征。采用相关性分析，对筛选出的特征和药物依赖之间的关系进行量化。采用主成分分析PCA方法进一步减少特征维度，同时保留与药物依赖最相关的信息。对主成分分析后的数据应用逻辑回归算法，构建一个统计模型。使用所述数据库进行交叉验证，对逻辑回归模型进行精度检验。如果交叉验证的结果满足预定标准，则确定与药物依赖最相关的患者体质特征。根据交叉验证的数据输出，获得体质特征与药物依赖的相关度排名。例如，从数据库中获取了100个患者的数据，每个患者有以下特征：年龄、性别、体重、身高、血压、血糖、血脂等指标。其中，关注的药物依赖问题用二进制变量表示，1表示患者有药物依赖问题，0表示没有。首先，进行数据预处理。对于空值，可以使用平均值或中位数进行填充，对于异常值，可以选择删除或替换。其中一个患者的体重数据为-10，可以将其替换为平均体重值。接下来，使用相关系数分析来筛选与药物依赖相关的特征。计算得到各特征与药物依赖的相关系数如下：年龄为2，性别为1，体重为4，身高为3，血压为2，血糖为5，血脂为1，从中可以看出，体重、身高、血压和血糖与药物依赖关系较为相关。接着，使用相关性分析来量化筛选出的特征与药物依赖之间的关系。计算得到以下相关性系数，体重与药物依赖为5，身高与药物依赖为4，血压与药物依赖为3，血糖与药物依赖为6，可以看出，血糖与药物依赖之间的相关性最高。接下来，使用主成分分析PCA方法进一步减少特征维度。将特征降维至2维，得到两个主成分PC1和PC2。其中，PC1与体重、身高相关性较高，PC2与血糖相关性较高。然后，应用逻辑回归算法构建一个统计模型。使用交叉验证对模型进行精度检验，模型在交叉验证中的准确率达到80％以上，满足预定标准。最后，根据交叉验证数据输出，可以获得体质特征与药物依赖的相关度排名。根据模型的输出，得到以下排名，血糖、体重、身高、血压，根据排名，可以确定血糖与药物依赖最相关，其次是体重、身高和血压。

S105、依据体质作为特征和药物依赖结果作为标签，构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险模型，对当前患者药物依赖风险进行预测，得到患者药物依赖风险的初步判断结果。

在患者授权同意下，从数据库中获取患者的体质特征，将所述体质特征作为全连接神经网络模型的输入。根据历史医疗记录和研究数据，获取与体质特征匹配的药物依赖结果作为标签。初始化一个全连接神经网络模型，采用反向传播算法进行训练。使用获取的体质特征和药物依赖结果，对全连接神经网络模型进行训练，得出预测患者药物依赖风险模型。使用预测患者药物依赖风险模型，对新获取的患者体质特征进行实时分析和风险预测。在实时分析和风险预测后，计算模型预测与实际结果之间的差异，以所述差异为依据对预测患者药物依赖风险模型进行微调。若新获取的体质特征在实时分析中表现出不同的模式，将新模式纳入到模型训练中更新预测患者药物依赖风险模型。在更新预测患者药物依赖风险模型后，再次进行预测准确度的计算，根据结果调整全连接神经网络模型的参数。采用最新调整的预测患者药物依赖风险模型，对患者的体质特征进行实时分析，得出患者药物依赖风险的初步判断结果。例如，数据库中存在以下患者体质特征的数据，患者1：年龄35岁，性别男，体重70kg，身高180cm，体质指数(BMI)为21，患者2：年龄45岁，性别女，体重60kg，身高165cm，BMI为22，患者3：年龄28岁，性别男，体重80kg，身高175cm，BMI为26。根据历史医疗记录和研究数据，获取到了与体质特征匹配的药物依赖结果作为标签，得到的药物依赖结果如下，患者1低风险，患者2高风险，患者3中风险，可以初始化一个全连接神经网络模型，将患者的体质特征作为输入，利用反向传播算法进行训练。模型的结构为一个包含1个隐藏层的神经网络，隐藏层有10个神经元。经过训练后，得到了预测患者药物依赖风险的模型。现在有一位新患者，他的体质特征如下，患者4年龄50岁，性别男，体重85kg，身高170cm，BMI为29。使用预测患者药物依赖风险模型对患者4的体质特征进行实时分析和风险预测，预测结果为高风险。然后，计算模型预测与实际结果之间的差异。如果发现预测结果与实际结果存在差异，可以对预测患者药物依赖风险模型进行微调，以提高预测准确度，例如在实时分析中发现患者4的体质特征在高风险组中表现出不同的模式，可以将这个新模式纳入到模型训练中，更新预测患者药物依赖风险模型。在更新预测患者药物依赖风险模型后，再次进行预测准确度的计算，并根据结果调整全连接神经网络模型的参数。经过调整后，模型的预测准确度提高了。最后，使用最新调整的预测患者药物依赖风险模型，对患者的体质特征进行实时分析，得出患者药物依赖风险的初步判断结果，例如根据模型预测，患者4的药物依赖风险被划分为中风险。

S106、根据初步判断结果，如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物。

通过预测患者药物依赖风险模型处理初步判断结果，标识出有药物依赖风险的数据。对有药物依赖风险的数据，进行数据库查询，得出与标识数据匹配度高的相似患者记录。对查询到的相似患者用药历史进行文本分析，提取药物种类和用量作为特征参数。将所述特征参数输入到预测患者药物依赖风险模型中，进行模型训练，以优化模型参数。使用优化后的模型参数重新计算药物依赖风险，输出新的风险等级。根据新的风险等级，自动更新数据库中相应患者记录的药物依赖风险标签。根据药物依赖风险评估结果，确定哪些药物可能对当前患者构成依赖风险。从推荐的药物列表中去除这些药物，优化药物推荐列表。例如，通过预测患者药物依赖风险模型处理初步判断结果，标识出有药物依赖风险的数据。有1000个患者数据，其中有200个被标识为有药物依赖风险。对有药物依赖风险的数据，进行数据库查询，得出与标识数据匹配度高的相似患者记录。查询到与标识数据匹配度高的相似患者有100个。对查询到的相似患者用药历史进行文本分析，提取药物种类和用量作为特征参数。从相似患者的用药历史中提取出10种不同的药物种类和对应的用量。将所述特征参数输入到预测患者药物依赖风险模型中，进行模型训练，以优化模型参数。使用特征参数进行模型训练，并得到了优化后的模型参数。根据优化后的模型参数，重新计算患者的药物依赖风险，得到新的风险等级为高风险。根据新的风险等级，自动更新数据库中相应患者记录的药物依赖风险标签。将新的风险等级标记为高风险，并更新到患者的记录中。根据药物依赖风险评估结果，确定哪些药物可能对当前患者构成依赖风险。根据评估结果发现，药物A、B、C可能对当前患者构成依赖风险。从推荐的药物列表中去除这些药物，优化药物推荐列表。将药物A、B、C从推荐的药物列表中去除，得到优化后的药物推荐列表。

S107、在患者授权同意下，对患者上传的体检报告中的激素水平和代谢物的信息进行分析，得到患者的生物化学特征；判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果。

在患者授权同意下，根据患者上传的体检报告，获取激素水平和代谢物的信息。对激素水平进行分析，判断雌激素、雄激素、甲状腺激素和肾上腺皮质激素是否正常。对代谢物进行分析，判断脂肪代谢产物、糖代谢产物和蛋白质代谢产物的水平是否正常。综合激素水平和代谢物的信息，得到患者的生物化学特征。获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物；对比相似患者使用和未使用这些药物的治疗效果。利用医学知识库或数据库，得出这些药物在治疗中的关键作用。分析这些药物是否有不可替代的疗效，是否存在其他药物可以替代其疗效而不会产生依赖。根据判断结果，提供个性化的治疗方案。例如，在患者上传的体检报告中，发现其雌激素水平为9pg/mL，而正常范围为10-50pg/mL。根据分析可以得出，该患者的雌激素水平低于正常范围，可能存在激素不平衡的情况。另外，代谢物分析显示该患者的脂肪代谢产物中，甘油三酯水平为190mg/dL，而正常范围为150-200mg/dL。蛋白质代谢产物中，尿酸水平为4mg/dL，而正常范围为2-5mg/dL。这些分析结果表明该患者的脂肪和蛋白质代谢水平处于正常范围内。综合以上激素水平和代谢物的信息，可以初步得出该患者的生物化学特征是雌激素水平低、脂肪和蛋白质代谢正常。接下来，根据相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物。假设有两个相似患者A和B，A使用了药物X，而B没有使用药物X。经对比发现，A使用药物X后病情有所缓解，而B未使用药物X时病情仍然存在。这表明药物X对治疗该疾病具有一定的效果。进一步利用医学知识库或数据库，了解药物X在治疗中的关键作用。发现药物X可以抑制某种病原体的增殖，并减轻相关症状。然后分析药物X是否有不可替代的疗效，或是否存在其他药物可以替代其疗效而不会产生依赖。通过进一步研究发现，药物Y具有类似的作用机制，且没有药物依赖性。因此，可以替代药物X进行治疗。最后，根据判断结果，提供个性化的治疗方案。针对该患者的生物化学特征和药物Y的治疗效果，制定个性化的治疗方案，包括药物Y的使用剂量和疗程等。例如，根据以上分析结果，可以制定治疗方案为每日口服药物Y100mg，连续使用3个月，以观察疗效。在治疗期间，定期监测激素水平和代谢物的变化，以评估治疗效果。

采用全连接网络，基于病历中的激素水平和代谢物信息，更准确地预测患者的药物依赖风险，判断是应该去除可能产生药物依赖的药物，还是保留该药物，以确保治疗效果。

在患者授权同意下，获取患者的病历数据，包括激素水平、代谢物信息和药物使用记录。确保数据的准确性和完整性，并进行数据清理异常值、缺失值处理。提取激素水平和代谢物信息作为特征，进行特征选择，作为输入数据，构建全连接神经网络模型，并使用预处理后的数据进行训练。根据模型训练的结果进行调优，以提高预测性能。使用训练好的模型对新的患者数据进行预测，得到药物依赖风险的预测值。如果预测风险高于预设的阈值，则逐步减少、替换、调整药物剂量或者去除可能导致依赖的药物。对于去除可能产生药物依赖的药物，选择替代药物或其他治疗方法。进行药物去除后，定期评估患者的病情和药物依赖风险，根据评估结果调整药物选择、剂量或治疗方案。例如，正在研究患者的糖尿病治疗方案，收集到了患者的病历数据，包括激素水平、代谢物信息和药物使用记录。首先，要确保数据的准确性和完整性。在患者授权同意下，通过病例获取患者的激素水平和代谢物信息。同时，还需要确保患者的药物使用记录完整，可以通过询问患者或查看医疗记录来获取这些信息。接下来，需要进行数据清理，处理异常值和缺失值。如果发现某些患者的激素水平或代谢物信息与其他患者相比明显异常，可以将这些异常值排除或用合理的值进行替换。对于缺失值，可以使用插值方法或者删除缺失值较多的特征进行处理。然后，可以开始特征选择，选择激素水平和代谢物信息作为模型的输入特征。特征选择的方法可以包括相关性分析、主成分分析等。选择合适的特征可以提高模型的预测性能和泛化能力。接下来，可以构建全连接神经网络模型来进行药物依赖风险的预测。可以使用预处理后的数据作为训练集，利用模型进行训练，并通过交叉验证等方法来进行模型调优，以提高预测性能。一旦训练好了模型，可以使用该模型对新的患者数据进行预测，得到药物依赖风险的预测值。如果预测风险高于预设的阈值，可以逐步减少、替换或调整药物剂量，甚至去除可能导致依赖的药物。对于去除可能产生药物依赖的药物，可以选择替代药物或其他治疗方法，确保患者在去除药物的情况下依然能够有效管理疾病。如果某个患者依赖于某种药物来控制血糖，可以考虑替换为其他类似药物或者采取非药物治疗方法，如饮食控制和运动。在药物去除后，需要定期评估患者的病情和药物依赖风险，根据评估结果调整药物选择、剂量或治疗方案。可以定期监测患者的血糖水平和其他相关指标，评估治疗效果和药物依赖风险，根据评估结果来调整治疗方案。

S108、结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案。

根据患者的生理参数和生化指标特征，分析患者的代谢能力和药物排除能力，确定患者对不同药物的反应和代谢能力。评估患者对药物的依赖风险，包括潜在的物质滥用、成瘾倾向和药物耐受性。通过分析患者的家族史、个人过去的药物使用情况和心理评估，确定患者的药物依赖风险等级。通过综合分析患者的药物使用记录和药物相互作用数据库，避免潜在的药物相互作用和副作用。根据患者的疾病严重程度和进展情况，评估病情的紧急性和治疗方案的优先级。根据疾病的严重程度，确定药物剂量和治疗周期。根据患者的生活方式和经济状况因素，制定符合患者需求的个性化治疗方案。根据患者的偏好和需求，选择适合的药物类型、剂量和用药时间。设计定期监测患者治疗效果和不良反应的计划，并根据监测结果进行必要的调整。通过定期检查患者的病情和药物代谢情况，评估治疗方案的有效性和安全性。根据患者的生物化学特征和药物依赖风险等级，选择适合的药物和剂量。根据患者的药物依赖风险等级，提供相关的心理支持和干预措施，帮助患者减少药物依赖风险。定期评估患者的药物依赖风险等级，根据评估结果及时调整个性化治疗方案，确保治疗的安全性和有效性。例如，根据患者的生理参数和生化指标特征，患者的肝功能指标ALT丙氨酸氨基转移酶的值为60U/L，正常范围为0-40U/L。根据ALT值的偏高，可以判断患者的肝功能可能存在异常。根据患者的肝功能异常，可以推测患者的代谢能力可能受到影响。比如肝功能异常可能导致药物代谢酶的活性下降，从而减慢药物的代谢速度。因此在给患者使用药物时，可能需要调整药物的剂量或给药频率，以避免药物在患者体内积累过多，导致药物的不良反应。另外根据患者的家族史和个人过去的药物使用情况，患者有家族成员有药物滥用史，并且患者本人过去曾有过药物滥用问题。这些信息提示患者存在药物依赖风险，可能容易产生药物成瘾倾向。综合以上信息，可以评估患者的药物依赖风险等级。根据患者的家族史、个人过去的药物滥用情况和心理评估，评估结果可能显示患者属于高风险群体，存在较高的药物依赖风险。基于患者的药物依赖风险等级，制定个性化的治疗方案。对于高风险患者，可能需要采取更加严格的监测措施，定期评估患者的病情和药物代谢情况，确保治疗的安全性和有效性。在选择药物类型、剂量和用药时间时，根据患者的偏好和需求进行选择。如果患者有服药困难或忘记服药的问题，可以选择长效药物或使用药物提醒工具来帮助患者按时服药。在设计定期监测患者治疗效果和不良反应的计划时，假如患者正在接受抗高血压药物治疗，可以定期测量患者的血压值，并设定目标血压范围。如果患者的目标血压范围为120-140mmHg，可以每月测量一次血压，并根据监测结果进行必要的药物调整。通过定期检查患者的病情和药物代谢情况，评估治疗方案的有效性和安全性。若患者正在接受抗癌药物治疗，可以定期进行检查，检测肿瘤标记物的水平，并根据检查结果评估治疗方案的疗效和药物的耐受性。根据患者的生物化学特征和药物依赖风险等级，选择适合的药物和剂量。对于高风险患者，可能需要选择更为安全的药物，或者减少药物剂量以降低药物依赖风险。针对患者的药物依赖风险等级，提供相关的心理支持和干预措施，帮助患者减少药物依赖风险。可以提供心理咨询、康复治疗等支持，帮助患者建立健康的生活方式和应对药物依赖问题的能力。定期评估患者的药物依赖风险等级，根据评估结果及时调整个性化治疗方案，确保治疗的安全性和有效性。每隔一段时间对患者的药物依赖风险等级进行重新评估，根据评估结果调整治疗方案，以适应患者病情和个体差异的变化。

上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上做出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种问诊到开方的全链路AI辅助方法，其特征在于，所述方法包括：

通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息；根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方；通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖；根据其他患者数据，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名；依据体质作为特征和药物依赖结果作为标签，构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险模型，对当前患者药物依赖风险进行预测，得到患者药物依赖风险的初步判断结果；根据初步判断结果，如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物；在患者授权同意下，对患者上传的体检报告中的激素水平和代谢物的信息进行分析，得到患者的生物化学特征，判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果；结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过与患者进行问诊询问，获取患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，包括：

从数据库中抽取所有与患者ID和问诊医师匹配的记录；提取药物名称与患者ID的关联，得到患者-药物映射列表；对患者-药物映射列表进行排序；提取时间序列数据集中每个患者的用药记录；进行数据清洗，去除异常值或不完整的记录；从数据中提取患者年龄和性别，并与体质特征数据进行融合；创建特定的体质特征和特定的用药历史之间的交叉表，并进行相关性分析；应用K-means聚类算法对相关性分析结果进行聚类；在聚类数据集基础上，对每个患者的所有相关属性进行综合排序。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据患者的体质特征、用药历史和症状基本信息，进行全链路AI辅助开方，包括：

通过患者档案数据库获取患者的体质特征、用药历史和症状信息；利用分词Tokenization技术将症状描述拆分；使用命名实体识别NER识别文本中的特定实体；采用依存句法分析解析文本中词汇的结构；训练BERT，以识别和分类医学文本中的实体和关系；构建关于疾病、症状、药物互动和治疗方案的知识图谱；使用协同过滤算法为患者推荐治疗方案；使用知识图谱检查药物互动；给医生提供治疗方案的建议。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过获得的患者基本信息和用药记录，获取与患者病情相似的社区中其他患者的留言数据，判断其他患者的体征特征以及是否存在药物依赖，包括：

调用社区数据源API获取与目标患者相似病情的其他患者的留言数据；进行文本分类提取患者的体征特征和用药情况；将体征特征和用药情况转换为向量形式，并与目标患者的信息进行对比；使用预定义条件细分体征特征；使用随机森林模型进行药物依赖的预测分析；与医疗数据库的用药信息进行对比；将社区留言、目标患者的用药记录和基本信息进行数据整合；使用余弦相似度算法对整合数据进行评估；还包括：采用随机森林模型预测患者的药物依赖；

所述采用随机森林模型预测患者的药物依赖，具体包括：在患者授权同意下，获取患者个人信息、家庭背景、健康状况、药物使用情况、心理因素和社会支持数据；根据收集到的数据，进行数据预处理，包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化或归一化；根据业务知识和数据特点，进行特征选择和特征提取；使用随机森林算法中的Gini指数或信息增益，

选择重要特征；将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估；将训练集输入到随机森林模型中，通过构建多个决策树进行集成学习，训练预测模型；根据随机森林模型的特征重要性评估，得到各个特征对于患者药物依赖预测的程度；使用测试集对模型进行评估，采用准确率、召回率、F1值指标进行评估，并根据结果进行模型的优化；根据模型的预测结果和特征重要性，利用Matplotlib将结果进行可视化展示；根据模型的预测结果，判断患者是否存在药物依赖问题。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据其他患者数据，判断患者体质特征与药物依赖之间的相关性，获得体质特征与药物依赖的相关度排名，包括：

从数据库获取其他患者数据；对这些数据进行数据预处理；筛选出与药物依赖相关的特征；对筛选出的特征进行量化；进行主成分分析PCA减少特征维度；应用逻辑回归算法构建统计模型；利用数据库进行交叉验证检验模型精度；获得体质特征与药物依赖的相关度排名。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述依据体质作为特征和药物依赖结果作为标签，

构建和训练全连接神经网络模型，得到预测患者药物依赖风险模型，对当前患者药物依赖风险进行预测，得到患者药物依赖风险的初步判断结果，包括：

从数据库获取患者的体质特征作为输入；获取与体质特征匹配的药物依赖结果作为标签；初始化全连接神经网络模型并进行训练；使用预测模型对新获取的患者体质特征进行实时分析；计算模型预测与实际结果的差异，对模型进行微调；更新模型参数后，再次进行预测准确度的计算。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据初步判断结果，如果预测患者药物依赖风险模型判断出有药物依赖风险，获取相似患者的用药历史，在推荐的药物中去除可能引起药物依赖的药物，包括：

通过预测模型处理判断结果，标识出风险数据；查询数据库得出与此数据匹配的相似患者记录；对查询到的用药历史进行文本分析，提取作为特征参数；将这些特征参数输入预测模型进行训练；使用优化后的模型参数计算风险，输出风险等级；更新数据库中患者记录的风险标签；根据风险评估，从推荐药物中去除构成依赖风险的药物。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在患者授权同意下，对患者上传的体检报告中的激素水平和代谢物的信息进行分析，得到患者的生物化学特征，判断患者在去除了可能产生药物依赖的药物后，是否影响治疗效果，包括：

获取患者的激素水平和代谢物信息；对激素水平和代谢物进行分析，得到患者的生物化学特征；获取相似患者的用药历史，去除产生药物依赖的药物；对比相似患者使用和未使用这些药物的治疗效果，分析这些药物是否有不可替代的疗效；根据判断结果，提供个性化的治疗方案；还包括：采用全连接网络，基于病历中的激素水平和代谢物信息，更准确地预测患者的药物依赖风险，判断是应该去除可能产生药物依赖的药物，还是保留该药物，以确保治疗效果；

所述采用全连接网络，基于病历中的激素水平和代谢物信息，更准确地预测患者的药物依赖风险，判断是应该去除可能产生药物依赖的药物，还是保留该药物，以确保治疗效果，具体包括：在患者授权同意下，获取患者的病历数据，包括激素水平、代谢物信息和药物使用记录；确保数据的准确性和完整性，并进行数据清理异常值、缺失值处理；提取激素水平和代谢物信息作为特征，进行特征选择，作为输入数据，构建全连接神经网络模型，并使用预处理后的数据进行训练；根据模型训练的结果进行调优，以提高预测性能；使用训练好的模型对新的患者数据进行预测，得到药物依赖风险的预测值；如果预测风险高于预设的阈值，则逐步减少、替换、调整药物剂量或者去除可能导致依赖的药物；对于去除可能产生药物依赖的药物，选择替代药物或其他治疗方法；进行药物去除后，定期评估患者的病情和药物依赖风险，根据评估结果调整药物选择、剂量或治疗方案。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述结合生物化学特征和精确的药物依赖风险判断，生成个性化的用药方案和依赖风险管理策略，向患者推荐最终的个性化治疗方案，包括：

分析患者的生理参数和生化指标特征，确定患者对药物的反应和代谢能力；评估患者对药物的依赖风险，包括潜在的物质滥用、成瘾倾向；综合分析患者的药物使用记录和药物相互作用，避免潜在的药物相互作用和副作用；确定药物剂量和治疗周期；制定个性化治疗方案；选择适合的药物类型、剂量和用药时间；监测患者治疗效果并进行必要的调整；选择适合的药物和剂量；提供相关的心理支持措施，减少药物依赖风险；根据患者的药物依赖风险等级，调整个性化治疗方案。