[发明专利]一种提高用药依从性的方法和系统

权利要求书

1.一种提高用药依从性的系统，其特征在于，包含患者建模分组模块、针对性提升分析模块、干预规则生成模块、药依从干预知识库和干预内容发送模块；

所述患者建模分组模块，采用用户建模方法计算患者的用药依从性评分从而确定患者分组；

所述干预规则生成模块，用于根据所述患者建模分组模块的结果获得针对患者的干预规则；

所述药依从干预知识库，包括用法用量、药物知识、疾病知识、用药依从、复购提醒；

所述干预内容发送模块，根据所述干预规则生成模块生成的干预规则，从所述药依从干预知识库中选择干预知识内容并按照干预规则设的干预频率发送给患者。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户建模方法包括如下步骤：数据清洗、特征提取、加权处理、聚类分析以及类型定义；

所述数据清洗用于删除异常数据和重复数据；

所述特征提取，用于提取患者的以下特征：患者属性M、药品属性D、健康状况H 、检测行为T和购药行为P；所述患者属性M采用年龄、经济水平和健康意识来评判，通过加权修正来获得患者属性得分；所述药品属性D有医学专家根据该药物服药频次、不良反应的情况来进行评级；所述健康状况H代表健康水平，是单个的健康指标或是多个健康指标的加权和；所述检测行为T根据检测频次、项目和检测结果来评判；所述购药行为P从客频次、客单价两个维度进行衡量；

所述加权处理用于确定患者属性M、药品属性D、健康状况H 、检测行为T和购药行为P五个特征的权重；

所述聚类分析用于利用K-means聚类算法对加权后的五个维度作聚类分析；

所述类型定义，用于对每类患者标准化后的五个维度得分取平均，将平均值加权求和，得到相应的加权后的用药依从性评分，并在此基础上确定每类患者的用药依从性评分大小排序；将每类患者的五个维度的平均值和整体患者的五个维度的平均值比较，得到每类患者的五个维度的变动情况用来分析该患者的类别的性质，并在此基础上定义用户类型。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述健康状况H是患者的BMI值、血压级别和血糖级别的加权和。

4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述类型定义单元中将平均值加权求和，按如下公式：

其中，NM、ND、NH、NT和NP分别代表标准化后的患者属性M、药品属性D、健康状况H 、检测行为T和购药行为P五个特征的维度分值，, , , 和是对应的权重。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统还包括针对性提升分析模块，用于将患者的数个用药依从性影响因素的标准化评分和该类型患者群总体的平均的目标标准化评分对比，找出其中低于平均值的因素项目进行针对性提升；所述干预规则生成模块根据所述患者建模分组模块的结果生成基准干预规则方案，再根据所述针对性提升分析模块的结果进行针对性补充干预规则。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述基准干预规则方案为：将患者分为一般干预组、一般加强干预组、强干预组和重点强干预组，分别对应一个周期内的基准干预次数为3次、5次、7次、9次。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述基准干预规则方案，对于一般加强干预组，具体为：第1天发送用法用量，第3天发送药物知识，第5天发送疾病知识，第7天发送用药提醒，第9天发送复购提醒。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述药依从干预知识库还包括：并发症危害、效果评估、用药禁忌、检测提醒。

9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述干预内容发送模块，选择干预知识内容通过微信或短信发送给患者。

10.一种如权利要求1-9任一项所述的系统的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、使用用户建模方法对患者建模分组，得到基准干预规则；

步骤2、通过对该患者数个用药依从性影响因素的标准化评分和该类型患者群总体的平均的目标标准化评分对比，找出其中低于平均值的因素项目进行针对性提升分析，得到需要针对性干预的内容；

步骤3、根据步骤1中所得的基准干预规则以及步骤2中所得的针对性干预的内容，即生成该用户的干预规则方案；

步骤4、通过步骤3所得的干预规则方案在药依从干预知识库中找对应的干预知识内容；

步骤5、判断用户是否微信登录，如已登录，以微信模板消息的形式将干预知识内容推送给患者，如未登录，则不推送模板消息，将干预知识内容通过短信发送给患者。