本发明涉及信息，尤其涉及一种药物不良反应质疑方法。
背景技术：
1、药物不良反应的数据获取与分析对提高患者安全和药品质量至关重要。而在药物不良反应监测和管理领域，质疑处理是一个关键环节。传统的质疑处理方法主要依赖于手动审查和专家判断，这不仅耗时耗力，而且在处理大量数据时效率低下，易于产生错误。这种方法在处理复杂的医疗数据时，尤其是在需要考虑药物间相互作用、患者个体差异和不同症状描述时，面临着显著的挑战。随着医疗数据量的增加，这些问题愈发凸显。现有技术在处理药物不良反应质疑时，往往难以标准化和统一来自不同来源的数据。药品信息的核查和更新也通常是手动进行的，这限制了数据分析的及时性和准确性。此外，现有方法在预测药物不良反应的时间窗口方面也显示出局限性，特别是在需要考虑药物特性和患者个体差异的情况下。在质疑回复的自动化方面，传统技术缺乏有效的机制来评估回复内容的适应度和准确性。这导致了质疑回复质量参差不齐，难以满足临床和监管部门对信息准确性和可靠性的需求。同时，缺乏一种系统性的方法来持续跟踪和优化质疑处理流程，这影响了整体药物安全监测系统的效率和效能。因此，存在一种迫切需要的技术，它能够在处理药物不良反应质疑时实现数据的自动标准化、快速准确地核查药品信息、有效预测药物不良反应的时间窗口，并自动生成高质量的质疑回复信息。这种技术应该能够适应不同类型的药物和患者个体差异，同时提供易于追踪和审计的透明流程，以提高整个药物安全管理体系的效能和可靠性。
技术实现思路
1、本发明提供了一种药物不良反应质疑方法，主要包括：
2、根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化；
3、根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成；
4、根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配；
5、根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别；
6、根据药物不良反应的预测和敏感群体识别信息，通过特征提取和异常检测，生成数据点的质疑清单的异常点信息和优先级评估；
7、根据质疑清单的异常点信息，通过非结构化文本报告的解析和标准化、药品信息核查、药物不良反应描述分析以及药物不良反应关联性评估，进行异常点信息的一致性检测和严重程度量化评估，形成质疑记录；
8、根据质疑记录，通过数据的自动修正和模式异常分析，以及错误检测和纠正流程，对可疑条目进行审查和修正，获取质疑回复信息；
9、根据质疑回复信息，进行满意度评分，实施针对性追踪方案和关联分析，实时更新数据库记录并保障信息追溯性，以及定期进行质疑处理结果的质量评估和流程优化。
10、进一步地，所述根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化，包括：
11、根据药物不良反应报告，提取药物不良反应数据，对数据进行清洗和标准化处理；采用基于规则的分词技术将标准化后的文本切分成词汇和短语，提取文本中的实体，包括药物名称和不良反应描述，确定文本内容中的成分；对药物不良反应报告文本进行分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和关键词提取处理，得到报告文本的语言结构；通过对药物不良反应报告文本进行语义角色标注、关系抽取和意图识别处理，分析句子中的语义角色和关系，判断文本的意图和含义；通过对药物不良反应报告文本进行共指消解、语境识别，识别文中的人名、地点、组织实体，并利用上下文信息对实体进行消歧；若文本中出现歧义和不明确表述，通过比对外部知识库，确定表述消除歧义；获取经过消歧处理的文本后，采用支持向量机算法建立支持向量机模型，通过学习文本中的实体并利用上下文信息，识别词语的含义和用途，并生成相应的用词建议和使用指导；通过与行业通用沟通平台的api集成，自动将生成的用词建议和使用指导推送到相应平台；根据用户反馈，不断调整和改进用词建议和使用指导的准确性。
12、进一步地，所述根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成，包括：
13、获取经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据；根据数据来源和类型对数据进行分类整合，对整合后的数据进行清洗，排除不完整和不符合预设条件的记录；对缺失值进行填充和剔除；对分类变量进行编码，将性别、药物名称和反应类型转换为数值型数据；对数值型数据进行归一化处理，保证不同量级的数据对的影响均衡；采用id3算法，通过已经清洗和处理好的数据训练决策树模型，并通过交叉验证优化模型参数；通过评估指标，包括准确率、召回率和f1分数评估模型的性能，调整模型和重复环节直到达到性能指标；将新的包括患者的基本信息和药物不良反应数据输入决策树模型，对药物不良反应事件进行风险评分和分类；根据模型的输出，自动生成包括药物不良反应风险评分和分类报告，对于风险评分高于评分阈值的药物不良反应事件，在报告中进行标记。
14、进一步地，所述根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配，包括：
15、获取药物不良反应风险评分和分类报告；识别预处理后文本中的药物名称、不良反应事件和患者特征实体，确定文本中提到的信息；比较不同评分和分类报告中的术语使用情况，若文本中的实体与医学术语数据库中的术语不一致，记录不一致实体和未匹配术语，对不一致实体进行修改；采用kd-tree算法，对于记录的未匹配术语，进行标准术语匹配，得到规范术语建议；根据得到的规范术语建议，将建议术语与原始术语进行比对，确定替换方案；将经过术语替换的数据更新到原始数据库中，并对数据库进行维护与更新；得到修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告。
16、进一步地，所述根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别，包括：
17、根据药物不良反应风险评分和分类报告，获取修正和匹配后的相关数据；标准化患者属性，包括年龄、性别和体重；获取特征数据，包括反应类型和严重程度，转换信息为可分析的结构化数据；通过季节性趋势分解，识别药物不良反应的趋势和季节性模式；采用自相关函数和偏自相关函数，确定季节性自回归积分滑动平均模型的阶数，建立季节性自回归积分滑动平均模型；根据季节性自回归积分滑动平均模型，获取药物不良反应在不同季节和时间段的变化趋势，分析药物不良反应发生时间与药物使用的时间依赖性；识别药物不良反应数据中的隐藏周期性模式，并将隐藏周期性模式与环境因素相结合；通过药物不良反应发生时间与药物使用的时间依赖性，结合趋势、季节性、周期性模式以及患者信息的影响因素，采用卷积神经网络算法，建立卷积神经网络模型，进行患者发生药物不良反应的概率预测；通过验证模型的预测精度和稳健性，确定模型的可靠性；通过k-means聚类算法，对患者属性进行分组，识别出患者敏感群体。
18、进一步地，所述根据药物不良反应的预测和敏感群体识别信息，通过特征提取和异常检测，生成数据点的质疑清单的异常点信息和优先级评估，包括：
19、获取药物不良反应的预测和敏感群体识别信息；对获取的数据执行清洗操作，去除重复记录，修正错误数据和处理缺失值，确保数据的质量和完整性；根据预处理后的数据，提取特征，包括计算药物使用的时间窗口和患者的年龄分布；通过特征工程生成可用于训练的特征集合，采用随机抽样从预处理后的数据集中构建多个决策树形成随机森林模型，并在训练过程中计算各特征的重要性得分；根据各特征的重要性得分进行模型优化，重新训练模型并在测试集上验证其性能；根据模型评估结果不断迭代优化特征选择与模型参数，直至达到业务所需的异常检测性能标准；采用孤立森林算法对选定的特征进行异常检测，若观测到数据点的孤立深度低于预期，则判断该点为异常；根据每个被孤立森林算法标记的异常点，生成质疑清单；根据质疑清单列出每个异常点的属性，评估异常点的严重性，并为每个异常点指定优先级；将异常点按优先级排序，根据优先级排序，对异常点进行审查；根据审查的反馈，对孤立森林算法进行更新；若审查结果表明某异常点是误报，调整孤立森林算法参数。
20、进一步地，所述根据质疑清单的异常点信息，通过非结构化文本报告的解析和标准化、药品信息核查、药物不良反应描述分析以及药物不良反应关联性评估，进行异常点信息的一致性检测和严重程度量化评估，形成质疑记录，包括：
21、获取质疑清单的异常点信息；对非结构化文本报告进行解析和标准化，提取要素，包括患者基本信息、用药记录、不良反应症状和严重性等级；对质疑清单的异常点信息中的药品信息进行核查，通过与医药数据库对接，比对药品名称、成分、剂量和用法用量的准确性；分析并核实药物不良反应描述，与药物不良反应数据库中的标准术语进行匹配；采用apriori算法建立药物不良反应关联模型，分析药物使用与药物不良反应之间的关联性；分析质疑清单的异常点信息中相关因素，包括患者的年龄、性别、合并症和同时使用的其他药物，评估相关因素对药物不良反应发生可能性的影响；检测质疑清单的异常点信息内容的一致性，包括时间线合理性、症状与药品因果关系的一致性；量化评估质疑清单的异常点信息中药物不良反应的严重程度，并对比药物不良反应报告本身判断是否准确反映实际严重性；根据验证结果，获取质疑记录；
22、还包括：根据药物药理特性和患者个体差异，确定时间延迟因子和相关性调整因子，预测药物不良反应的时间发生窗口，并基于此窗口与质疑清单的异常点信息的比对，进行质疑记录的生成。
23、所述根据药物药理特性和患者个体差异，确定时间延迟因子和相关性调整因子，预测药物不良反应的时间发生窗口，并基于此窗口与质疑清单的异常点信息的比对，进行质疑记录的生成，具体包括：
24、根据质疑清单中每个异常点的特征，获取药物的药理特性数据，包括吸收、代谢和排泄的信息。分析每种药物对应的时间延迟因子tdi，时间延迟因子tdi反映药物从被服用到引发药物不良反应的时间长度。根据患者的医疗记录和质疑清单的信息，获取药物不良反应与每个异常点的相关性。确定相关性调整因子ai，相关性调整因子ai反映每个异常点与药物不良反应之间的关联强度。通过分析药物的药理特性和患者的用药历史，得到药物间的相互作用信息。根据患者的个人健康记录，包括年龄、性别、体重和既往病史，确定个体差异调整项δt，表示因个体差异导致的药物不良反应时间窗口的平均调整量。基于药物特性、患者状况和药物间相互作用，根据公式预测药物不良反应发生的时间范围，tw为药物不良反应的时间发生窗口。通过将计算得到的时间窗口与质疑清单中的异常点进行比对，判断异常点与预测的药物不良反应时间窗口的相关性。获取与药物不良反应相关性高于相关阈值的异常点信息，包括患者的反应描述和发生时间。通过结合药物不良反应的时间窗口、异常点的信息以及药物与患者个体特性的相互作用，得到质疑记录。
25、进一步地，所述根据质疑记录，通过数据的自动修正和模式异常分析，以及错误检测和纠正流程，对可疑条目进行审查和修正，获取质疑回复信息，包括：
26、获取质疑记录，并对相关数据进行收集和准备；采用数据校验规则，对获取的数据进行初步格式和标准一致性检查，识别出不符合预期的条目；进行定期检查，对数据库中的数据进行完整性检验，并创建时点快照；针对检测到的不一致数据，进行自动修正；对修正后的数据进行模式和异常分析，对比不同记录之间的数据一致性；若检测到异常和不一致模式，触发错误检测流程，并在数据库中标记出可疑条目；对标记的可疑条目进行分析，确定错误因素，并执行数据修正动作；对修正动作进行审查操作，同时通过权限管理，控制数据修正权限；获取记录的响应和回复数据，对质疑记录进行自动回复；
27、还包括：根据质疑记录的药物信息，确定药物相关性和准确性系数，进行质疑回复内容的适应度评估，对回复质量进行评价和优化调整。
28、所述根据质疑记录的药物信息，确定药物相关性和准确性系数，进行质疑回复内容的适应度评估，对回复质量进行评价和优化调整，具体包括：
29、根据质疑记录的内容，获取药物的信息。对每种药物进行分析，确定药物在质疑回复中的相关性系数ci。获取质疑回复中的药物信息，并通过专业数据库进行准确性校验，为每种药物分配准确性系数pi。通过分析患者的健康记录和历史用药信息，识别影响药物反应的个体差异因素，包括年龄、性别和体重。为每个个体差异因素分配影响系数hj，反映每个个体差异因素对药物效果的影响程度。分析质疑回复内容，确定每个个体差异因素在回复中的适应程度，分配适应度系数qj，衡量回复中对个体差异因素的关注度。根据集成的药物相关性系数、药物准确性系数、个体差异影响系数和适应度系数，按照公式计算质疑回复的适应度评分r。分析适应度评分r，评估质疑回复的质量，确定是否需要修正和优化。
30、进一步地，所述根据质疑回复信息，进行满意度评分，实施针对性追踪方案和关联分析，实时更新数据库记录并保障信息追溯性，以及定期进行质疑处理结果的质量评估和流程优化，包括：
31、根据质疑回复信息，通过关键词匹配方法检测初始回复是否解答质疑；当满意度评分低于评分阈值，回复未能满足质疑时，触发跟进请求，并将质疑回复信息推送至优先级高于优先阈值的工作流中；建立针对性追踪方案，包括但不限于创建新的任务工单、设定自动提醒相关团队进行处理；在跟进阶段，采用apriori算法从药物不良反应报告中挖掘相关信息，支持针对性的后续回复；将新发现的信息和解决方案加入其中，更新回复内容模板库，提高后续类似问题的自动化解决能力；根据质疑记录及最终回复中的纠正信息，采用事务型处理方式实时更新相关记录；在更新数据库的同时记录变更日志，保障信息的完整性和追溯性，实现数据修订历史的透明化管理；定期对质疑回复处理结果进行质量评估，分析未解决案例，针对短板改进业务规则；结合每次反馈循环的结果，及时调整数据库结构、数据验证规则和回复策略，持续优化整个流程，确保全局信息精准度和数据质量。
32、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
33、本发明公开了一种药物不良反应质疑方法，识别出可能存在的错误、遗漏或不一致的数据点，生成质疑清单，对于质疑清单中涉及的文本报告，对接权威医药数据库对质疑清单中的药品信息进行核查，确保所分析的数据与最新的医学研究成果保持同步，提高了数据分析的可信度。通过科学计算确定时间延迟因子和相关性调整因子，精确预测药物引发不良反应的时间窗口，为临床用药安全提供更为精细化的时间指导,同时实时监测药物的安全状况，准确判断药品与不良反应之间的因果联系，显著减少误报和漏报的可能性，提升药物警戒系统的效能,而且针对每个质疑点实施严谨的量化评估，为监管机构、临床医生及制药企业提供有力的数据支撑，帮助他们基于可靠证据做出安全性评估和风险管理决策。据此自动生成的结构清晰、内容详实的质疑回复信息，不仅有利于内部审核追踪流程的顺畅进行，也为外部审计提供了可追溯、可视化且具有高度公信力的证据链条，大大增强了整个药物安全管理体系的透明度和可靠性。
1.一种药物不良反应质疑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应数据，进行歧义消除和用词建议生成，以及通过用户反馈进行用词指导的优化，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据经过调整和改进用词建议的药物不良反应数据，进行药物不良反应风险评分和分类报告生成，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应风险评分和分类报告,通过文本分析和实体识别，对不同评分和分类报告的不一致术语进行修正和匹配，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据修正和匹配后的药物不良反应风险评分和分类报告，通过季节性模式识别，进行药物不良反应的概率预测和患者敏感群体识别，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据药物不良反应的预测和敏感群体识别信息，通过特征提取和异常检测，生成数据点的质疑清单的异常点信息和优先级评估，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑清单的异常点信息，通过非结构化文本报告的解析和标准化、药品信息核查、药物不良反应描述分析以及药物不良反应关联性评估，进行异常点信息的一致性检测和严重程度量化评估，形成质疑记录，包括:
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑记录，通过数据的自动修正和模式异常分析，以及错误检测和纠正流程，对可疑条目进行审查和修正，获取质疑回复信息，包括:
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据质疑回复信息，进行满意度评分，实施针对性追踪方案和关联分析，实时更新数据库记录并保障信息追溯性，以及定期进行质疑处理结果的质量评估和流程优化，包括:
