一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法和系统

本发明涉及药品推荐的领域，尤其是涉及一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法和系统。

背景技术：

1、在现代社会，由于网络的便捷性，很多人在身体出现不适的时候，会根据自身出现的症状和一些常用药品的特性，如药品类型、药品适应症状症等，选择在网络平台上购药。但是用户自己根据症状购药，往往会出现药物和实际病症不对应的问题，容易导致用药精准度较低，甚至存在用药风险。

技术实现思路

1、为了解决用户自己根据症状购药，往往会出现药物和实际病症不对应的问题，容易导致用药精准度较低，甚至存在用药风险的问题，本技术提供了一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法和系统。

2、第一方面，本技术提供一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法，

4、定期获取医院新增的就诊信息，并存储至预构建的就诊信息存储库中，所述就诊信息包括疾病诊断结果、实际症状和药品使用明细；

5、获取就诊信息存储库中每个就诊信息的疾病诊断结果，将疾病诊断结果相同的就诊信息分为同一类；

6、获取预构建的药品关联度计算模型，通过药品关联度计算模型对同一类型的就诊信息中所有的药品使用明细进行分析，计算出不同药品的药品关联度，并生成药品推荐图谱；

7、获取用户行为日志，所述用户行为日志包括用户在购药过程中进行的操作信息；

8、将用户在购药过程中进行的操作信息与各就诊信息类型中的疾病诊断结果和/或实际症状进行比对，基于比对结果，匹配最接近的就诊信息的类型；

9、根据匹配的就诊信息的类型推送药品推荐图谱。

10、通过采用上述技术方案，定期对医院新增的就诊信息进行获取，在获取就诊信息之后，对就诊信息存储库中的就诊信息的疾病诊断结果进行分类，对每一类的疾病诊断结果的药品使用明细进行分析，判断同一类的疾病诊断结果的用药情况，并生成药品推荐图谱，在获取到用户行为日志时，对用户行为日志进行分析，从而匹配与用户行为日志最接近的就诊信息的类型，并根据该类型的就诊信息进行药品推荐图谱，供用户自行参考选择。

11、在一个具体的可实施方案中，所述存储至预构建的就诊信息存储库中之前，具体包括以下步骤：

12、获取新增的就诊信息的疾病诊断结果和实际症状；

13、判断疾病诊断结果所对应的疾病数量是否唯一；

14、若疾病诊断结果所对应的疾病数量不唯一，则不将新增的就诊信息存储至就诊信息存储库中；若疾病诊断结果所对应的疾病数量唯一，则获取该疾病诊断结果所对应的历史症状信息，并判断新增的就诊信息中的实际症状是否包含在历史症状信息内；

15、若新增的就诊信息中的实际症状包含在历史症状信息内，则将新增的就诊信息存储至就诊信息存储库中；

16、若新增的就诊信息中的实际症状不包含在历史症状信息内，则不将新增的就诊信息存储至就诊信息存储库中。

17、通过采用上述技术方案，获取的新增的就诊信息，可能存在疾病诊断结果和实际症状无法准确对应的情况，当就诊信息中存在多个疾病诊断结果时，可能也同时存在有多个实际症状，无法将实际症状与疾病诊断结果相对应，因此通过对新增的就诊信息进行选择性筛选，从而使得存储至就诊信息存储库中的新增的就诊信息更加准确。

18、在一个具体的可实施方案中，所述通过药品关联度计算模型对同一类型的就诊信息中所有的药品使用明细进行分析，计算出不同药品的药品关联度，具体包括以下步骤：

19、获取同一类型中所有的就诊信息和每个就诊信息中的药品使用明细；

20、根据每个就诊信息中的药品使用明细，列出所有就诊信息中所用到的药物；

21、获取每种药品名称在所有就诊信息中出现的次数，计算出每种药物的使用频次；

22、根据每个就诊信息中的药品使用明细，计算出每种药物的使用强度；

23、获取预构建的ai算法，根据每种药物的使用频次和使用强度，采用ai算法自动计算出每种药物的关联度。

24、通过采用上述技术方案，主要是通过获取同一类型中所有的就诊信息和每个就诊信息中的药品使用明细，计算每种药物的使用频次和使用强度，并通过ai算法计算出每种药物的关联度，从而便于用户通过查看药物关联度而选择关联度最高的药物作为购买的药物，提高了用药的精准度。

25、在一个具体的可实施方案中，

26、所述使用频次的计算公式如下：

27、f＝x/y，其中，f为某种药物的使用频次，x为某种药物在同一类型下的所有就诊信息中出现的次数，y为该药物在同一类型下的所有就诊信息的数量；

28、所述使用强度的计算公式如下：

29、使用强度＝某种药物总消耗量(∑ddds)*100/同期收治患者人天数；

30、同期收治患者人天数＝同期出院患者人数*同期患者平均住院天数。

31、在一个具体的可实施方案中，所述采用ai算法自动计算出每种药物的关联度，具体包括以下步骤：

32、获取同一类型中所有药物的使用频次和使用强度；

33、基于同一类型中所有药物的使用频次，对所有药物进行首次关联度计算，计算公式如下：z＝f*k，其中，z为关联度，k为关联系数；

34、获取所有药物的关联度，并根据每种药物的使用强度，对关联度相同的药物进行二次关联度计算。

35、通过采用上述技术方案，根据药物的使用频次，可以初步计算出药物与同一类型就诊信息的关联度，使用频次越高，关联度也越高，后续再根据药物的使用强度，对使用频次相同的药物进行优先级划分，从而提高关联度计算的精准度。

36、在一个具体的可实施方案中，所述采用ai算法自动计算出每种药物的关联度，还包括以下步骤：

37、获取每种药物的历史使用频次，并计算得到该药物的使用频次增长率；

38、判断该药物的使用频次增长率是否大于预设的第一增长阈值；

39、若该药物的使用频次增长率大于预设的第一增长阈值，则将该药物标记为特殊药品；

40、若该药物的使用频次增长率不大于预设的第一增长阈值；则不对该药物进行特殊药品的标记。

41、通过采用上述技术方案，通过计算每种药物的使用频次增长率，对于一些药效较好的新药物，或者新发掘的药效较好的旧药物，会对使用频次增长率达标的药物进行特殊药品标记，并在用户进行购药时进行首要推荐。

42、在一个具体的可实施方案中，所述将用户在购药过程中进行的操作信息与各就诊信息类型中的疾病诊断结果和/或实际症状进行比对，基于比对结果，匹配最接近的就诊信息的类型之前，具体包括以下步骤：

43、获取每种类型的历史就诊信息数量，并计算得到该类型的疾病增长率；

44、判断该类型的疾病增长率是否大于预设的第二增长阈值；

45、若该类型的疾病增长率大于预设的第二增长阈值，则将该类型的就诊信息标记为流行病；

46、若该类型的疾病增长率不大于预设的第二增长阈值，则不对该类型的就诊信息进行标记。

47、通过采用上述技术方案，会对每种疾病近期的增长情况进行分析，判断是否为流行病，对于流行病，在对用户的行为日志进行分析时，当用户输入的症状与流行病的症状近乎一致，则直接将该流行病与用于行为日志相匹配，提高匹配的效率和精准度。

48、第二方面，本技术提供一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐系统，采用如下的技术方案：

49、一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐系统，包括：

50、就诊信息采集模块：所述就诊信息采集模块用于定期获取医院新增的就诊信息；

51、就诊信息存储模块：所述就诊信息存储模块用于将定期获取的就诊信息存储至预构建的就诊信息存储库中；

52、就诊信息分类模块：所述就诊信息分类模块用于将疾病诊断结果相同的就诊信息分为同一类；关联度分析模块：所述关联度分析模块用于获取预构建的药品关联度计算模型，通过药品关联度计算模型对同一类型的就诊信息中所有的药品使用明细进行分析，计算出不同药品的药品关联度；

53、药品推荐模块：所述药品推荐模块用于根据不同药品的药品关联度生成药品推荐图谱；

54、行为日志分析模块：所述行为日志分析模块用于获取用户行为日志，并将用户行为日志与各就诊信息类型中的疾病诊断结果和/或实际症状进行比对，基于比对结果，匹配最接近的就诊信息的类型；

55、药品推荐匹配模块：所述药品推荐匹配模块用于根据匹配的就诊信息的类型推送药品推荐图谱。

56、通过采用上述技术方案，定期对医院新增的就诊信息进行获取，在获取就诊信息之后，对就诊信息存储库中的就诊信息的疾病诊断结果进行分类，对每一类的疾病诊断结果的药品使用明细进行分析，判断同一类的疾病诊断结果的用药情况，并生成药品推荐图谱，在获取到用户行为日志时，对用户行为日志进行分析，从而匹配与用户行为日志最接近的就诊信息的类型，并根据该类型的就诊信息进行药品推荐图谱，供用户自行参考选择。

57、第三方面，本技术提供一种智能终端，采用如下的技术方案：

58、一种智能终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一所述的一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法。

59、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

60、一种计算机可读存储介质，包括可读存储介质及存储在所述可读存储介质上运行的计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述任一所述的一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法。

61、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

62、定期对医院新增的就诊信息进行获取，在获取就诊信息之后，对就诊信息存储库中的就诊信息的疾病诊断结果进行分类，对每一类的疾病诊断结果的药品使用明细进行分析，判断同一类的疾病诊断结果的用药情况，并生成药品推荐图谱，在获取到用户行为日志时，对用户行为日志进行分析，从而匹配与用户行为日志最接近的就诊信息的类型，并根据该类型的就诊信息进行药品推荐图谱，供用户自行参考选择。

63、通过计算每种药物的使用频次增长率，对于一些药效较好的新药物，或者新发掘的药效较好的旧药物，会对使用频次增长率达标的药物进行特殊药品标记，并在用户进行购药时进行首要推荐。