一种用于变应性鼻炎的推荐药物使用系统

本发明涉及智能推荐，特别涉及一种用于变应性鼻炎的推荐药物使用系统。

背景技术：

1、过敏性鼻炎即变应性鼻炎，是指特应性个体接触变应原后，主要由ige介导的介质(主要是组胺)释放，并有多种免疫活性细胞和细胞因子等参与的鼻黏膜非感染性炎性疾病。

2、在针对应变形鼻炎治疗的过程中需要患者提供自身的历往病史，来规避对患者的过敏用药，但是，一般患者在不同阶段会存在的不同的疾病所对应规避的药物会存在不同，往往患者会忽略掉对某些疾病的陈述，导致医生对患者的药物开具具备一定的无效性。

3、因此，本发明提出一种用于应变性鼻炎的推荐药物使用系统。

技术实现思路

1、本发明提供一种用于变应性鼻炎的推荐药物使用系统，用以通过采集患者在不同鼻炎阶段的药物使用时间以及药物使用信息，且结合药物互斥树，来有效规避在用药途中的无效性，进一步保证药物智能推荐的可靠性。

2、本发明提供一种用于变应性鼻炎的推荐药物使用系统，包括：

3、信息采集模块，用于采集应变性鼻炎患者在不同鼻炎阶段的药物使用时间点以及每个药物使用时间点下的药物使用信息；

4、互斥树构建模块，用于获取所述应变性鼻炎患者的在不同鼻炎阶段的患病事件，并根据每个患病事件的患病使用药物构建针对相应鼻炎阶段的药物互斥树；

5、向量生成模块，用于基于采集信息生成每个鼻炎阶段的药物使用向量，同时，按照药物使用时间点对所述应变性鼻炎患者的鼻炎阶段进行连续性分析，且结合连续阶段的药物互斥树构建得到相应连续阶段的药物变更向量；

6、药物推荐模块，用于基于药物使用向量以及药物变更向量，且结合所述应变性鼻炎患者的当下治疗信息预测当下使用信息，并获取得到针对所述应变性鼻炎患者的推荐药物。

7、优选的，所述信息采集模块，包括：

8、数据调取单元，用于从医疗数据库中调取与所述应变性鼻炎患者一致的治疗数据；

9、信息确定单元，用于从所述治疗数据中提取与鼻炎描述相关的所有第一数据，并分别按照每个第一数据的数据生成时间，确定药物使用时间点以及药物使用信息；

10、分割点确定单元，用于按照数据生成时间对所有第一数据进行先后排序，并进行相邻数据间的相关分析确定先后排序结果中的分割点；

11、时间对照单元，用于根据相邻两个分割点之间的分割结果确定鼻炎阶段，并将对应的药物使用时间点以及药物使用信息与鼻炎阶段进行时间对照。

12、优选的，所述互斥树构建模块，包括：

13、阶段集确定单元，用于根据所述应变形鼻炎患者在不同鼻炎阶段的患病事件的事件周期，确定每个患病事件的横跨阶段集，其中，所述横跨阶段集中包含至少一个鼻炎阶段；

14、标签设置单元，用于基于所述横跨阶段集向每个患病事件设置背景标签；

15、图集提取单元，用于对所有背景标签的表现形式进行规范化，构建基于所有患病事件的第一图集，并按照鼻炎阶段与每个患病事件的时序对照关系对所述第一图集进行提取得到对应鼻炎阶段的第二图集；

16、点组筛选单元，用于以鼻炎阶段为基准从所述第二图集中筛选涉及到的所有初始点组以及末尾点组；

17、初始树构建单元，用于从所有初始点组中筛选点数量最多的组所对应的时间点作为初始节点，同时，从所有末尾点组中筛选点数量最少的组所对应的末尾节点，且将剩余组作为中间节点，构建得到对应鼻炎阶段的初始树；

18、影响确定单元，用于确定对应鼻炎阶段中涉及到的每个患病事件对所述应变形鼻炎患者的鼻炎正常用药影响以及患病事件之间的患病正常用药影响；

19、树调整单元，用于根据所述鼻炎正常用药以及患病正常用药影响对所述初始树进行调整，得到药物互斥树。

20、优选的，所述图集提取单元，包括：

21、特征遍历子子单元，用于获取每个患病事件所设置背景标签中的多个背景特征，并利用特征遍历引擎对所述多个背景特征进行遍历，确定多个背景特征对应的反馈事件；

22、判断子单元，用于当所述反馈事件与对应患病事件一致时，将所述背景标签作为合格标签；

23、专属化子单元，用于当所述反馈事件与对应患病事件不一致时，获取所述反馈时间与对应患病事件的差异对比向量，并按照所述差异对比向量对背景标签进行专属化，得到合格标签；

24、规范化子单元，用于对所述合格标签进行标签颜色规范化以及标签长度规范化，并按照时序先后顺序将规范化结果进行排序部署，得到第一图集。

25、优选的，所述专属化子单元，包括：

26、对比块，用于获取所述差异对比向量中对比指标的对比数组，并根据指标-对比映射表向每个对比数组设置对比差异值；

27、提取块，用于提取对比差异值小于相应预设差异阈值的数组的第一个数n1以及对比差异值不小于相应预设差异阈值的数组的第二个数n2；

28、计算块，用于计算基于第一个数n1的第一偏向系数，同时，计算基于第二个数n2的第二偏向系数；

29、

30、

31、其中，p1表示基于第一个数n1的第一偏向系数；p2表示基于第二个数n2的第二偏向系数；表示基于第一个数n1涉及到的对比指标的指标总权重；表示基于第二个数n2涉及到的对比指标的指标总权重；y1i1表示基于第一个数n1中第i1个对比指标下的对比差异值；y0i1表示基于第一个数n1中第i1个对比指标下的预设差异阈值；y2j1表示基于第二个数n2中第j1个对比指标下的对比差异值；y0j1表示基于第二个数n2中第j1个对比指标下的预设差异阈值；σ12表示基于第一个数n1涉及到的所有对比差异值与相应预设差异阈值相减后的方差；σ22表示基于第二个数n1涉及到的所有对比差异值与相应预设差异阈值相减后的方差；ln表示对数函数符号；

32、调节块，用于确定所述第一偏向系数与第二偏向系数的比值

33、按照所述比值、对比差异值y3以及与对比拆值y3所匹配的预设差异阈值y03，对与对比差异值y3一致的对比数组中基于患病事件的对比数值r3进行偏向调节；

34、专属化块，用于根据偏向调节结果对背景标签中涉及到的特征进行专属化，得到合格标签。

35、优选的，所述调节块，用于：

36、若所述比值大于等于a1，且相应对比差异值不小于对应的预设差异阈值，则按照对与对比差异值一致的对比数组中基于患病事件的对比数值r3进行偏向调节，其中，a1为常数；ε1为基于比值的占比系数；ε2为基于差异值的占比系数；

37、若所述比值大于等于a1，且相应对比差异值小于对应的预设差异阈值，则按照对相应对比差异值一致的对比数组中基于患病事件的对比数值进行偏向调节；

38、若所述比较等于a1，则保持相应对比差异值一致的对比数组中基于患病事件的对比数值不变；

39、若所述比值小于a1，且相应对比差异值不小于对应的预设差异阈值，则按照对相应对比差异值一致的对比数组中基于患病事件的对比数值进行偏向调节；

40、若所述比值小于a1，且相应对比差异值小于对应的预设差异阈值，则按照对相应对比差异值一致的对比数组中基于患病事件的对比数值进行偏向调节。

41、优选的，所述向量生成模块，包括：

42、第一输入单元，用于将采集信息输入到第一信息分析模型中获取得到每个鼻炎阶段的药物使用向量；

43、单独判断单元，用于判断药物使用时间点是否为单独出现，若是，视为单独出现点，否则视为连续出现点；

44、阶段锁定单元，用于锁定连续出现点对应的鼻炎阶段，视为连续阶段；

45、第二输入单元，用于获取连续阶段下的连续时间点以及每个连续时间点下的药物使用信息，且且结合所述连续阶段下的药物互斥树的树信息，依次输入到第二信息分析模型中，获取得到药物变更向量。

46、优选的，所述药物推荐模块，包括：

47、向量分析单元，用于将所述药物使用向量、药物变更向量以及当下治疗信息的当下病情向量，依次输入到向量分析模型中，预测得到当下使用信息；

48、词汇提取单元，用于提取所述当下使用信息中每个使用词汇的使用权重以及词汇匹配药物，获取得到针对所述应变性鼻炎患者的推荐药物。

49、与现有技术相比，本技术的有益效果如下：

50、通过采集患者在不同鼻炎阶段的药物使用时间以及药物使用信息，且结合药物互斥树，来有效规避在用药途中的无效性，进一步保证药物智能推荐的可靠性。

51、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

52、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。