[发明专利]一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置

权利要求书

1.一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度计算装置，其特征在于：包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，且计算机程序被处理器执行时，按照以下步骤进行：

A：在单粒度层次的用药粒度决策模型的基础上，通过对药物的用药剂量取不同的粒度层次，在癌症患者的用药系统中构建多粒度层次的用药粒度决策模型；然后进入步骤B；

所述的步骤A中，单粒度层次的用药粒度决策模型是一个二元组S＝(O，P∪{d})；其中，O为对象，是癌症患者的集合，用O＝{x₁，x₂，...，x_n}表示，其中x₁为患者1，x₂为患者2，以此类推，x_n为患者n；P为条件属性，包括患者的基本情况和用药量，P＝{a₁，a₂，...，a_n}，分别代表不同的条件属性，决策属性d表示药物治疗效果，用Y或N表示，Y表示治疗有效，N表示治疗无效；

所述的步骤A中，所构建的多粒度层次的用药粒度决策模型中，条件属性P包括患者的基本情况和用药量，P＝{a₁，a₂，...，a₁₀}，依次为病重程度、性别、年龄、药物A、药物B、药物C、药物D、药物E、药物F和药物G；多粒度层次的用药粒度决策模型的层数k为3，将患者的药量用片或粒表示时，得到第一层用药粒度决策模型S¹＝(O，P¹∪{d})；当患者的药物用量用盒或者瓶表示时，得到第二层用药粒度决策模型S²＝(O，P²∪{d})；当患者的药物用量用疗程表示时，得到第三层用药粒度决策模型S³＝(O，P³∪{d})；

在单粒度层次的用药粒度决策模型S＝(O，P∪{d})中，通过对条件属性集合P中药物用量取不同的观测值得到多粒度层次的用药粒度决策模型S^k＝(O，P^k∪{d})，其中k表示层数，包含了所能构造的所有粒度层；多粒度层次的用药粒度决策模型所构造的粒度层次数是I，由细粒度向粗粒度逐层构造，对象O＝{x₁，x₂，...，x_n}，每一层的属性集记为分别表示第k层用药粒度决策模型中的第1个条件属性、第2个条件属性、…、第m个条件属性；

B：判断癌症患者病重程度，若癌症患者为I期和II期患者则选取全局最优用药粒度，进入步骤C；若癌症患者为III期和IV期患者则选取局部最优用药粒度，进入步骤F；

C：根据患者数据的条数进行判断，若患者数据条数小于等于5000条，进入步骤D；若新增患者数据大于5000条，则进入步骤E；其中，患者数据包括对象O、条件属性P和决策属性d；

D：使用协调性方法计算全局最优用药粒度；

E：使用树形结构方法计算全局最优用药粒度；

所述的步骤E包括以下具体步骤：

用树形结构求解全局最优粒度，将步骤A得到的多粒度层次的用药粒度决策模型转换成树形存储，多粒度层次的用药粒度决策模型S^k＝(O，P^k∪{d})中，多粒度层次的用药粒度决策模型的每一层都是由多个树组成的森林，树的每一层表示每一个条件属性，叶子结点的下方存储的是对象O和决策属性d，根据同一叶子结点下方决策属性d的一致性判断此层决策模型是否协调，首次出现不协调的粒度层数的上一层即为全局最优用药粒度；

F：根据患者数据的条数进行判断，如果患者数据的条数小于等于1000条，则进入步骤G；如果患者数据的条数大于1000条，则进入步骤H；

G：利用串行方法计算局部最优用药粒度；

H：利用并行方法计算局部最优用药粒度。