[发明专利]患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质

说明书

本申请公开了一种患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质，其适用于医疗科技，该方法包括：获取目标患者在预设时长内的行为数据，行为数据包括非用药行为数据，预设时长中包括n个时间段，n为自然数；通过长短时记忆网络LSTM对行为数据进行学习，以获得第n+1时间段的用药行为概率序列；根据用药行为概率序列确定目标患者在第n+1时间段的用药行为类型；根据用药行为类型和非用药行为数据确定目标干预策略，并基于目标干预策略向目标患者发送用药提醒信息。采用本申请，可以提高患者用药依从性。

技术领域

本申请涉及医疗卫生服务互联网技术领域，尤其涉及一种患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质。

背景技术

用药依从性较差是慢病管理中常见的问题，导致这种问题产生的原因主要如下：患者对用药依从的认识不到位，认为病情好转即可停药，如高血压患者一旦发现血压恢复正常则停药；临床医生对患者的患教力度不够，患者没有掌握相关知识，存在忘记服药、剂量错误等情况。

现有技术中，针对患者的用药干预通常是在患者停药或不按时服药后身体产生不适，再次就医时才进行干预，干预不及时。此外，为了管理大量患者，现有技术的用药干预通常只是简单针对药物分类进行干预，干预效果不佳，适用性差。

发明内容

本申请提供一种患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质，可提高患者用药依从性，适用性高。

第一方面，本申请提供了一种患者用药行为干预方法，包括：

获取目标患者在预设时长内的行为数据，上述行为数据包括非用药行为数据，上述预设时长中包括n个时间段，n为自然数；

通过长短时记忆网络LSTM对上述行为数据进行学习，以获得第n+1时间段的用药行为概率序列；

根据上述用药行为概率序列确定上述目标患者在上述第n+1时间段的用药行为类型；

根据上述用药行为类型和上述非用药行为数据确定目标干预策略，并基于上述目标干预策略向上述目标患者发送用药提醒信息。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，上述通过长短时记忆网络LSTM对上述行为数据进行学习，包括：

将上述预设时长内的行为数据按照预设顺序进行排序以得到排序后的行为数据序列，将上述行为数据序列输入上述LSTM；

通过上述LSTM以多种用药行为类型的多分类问题为学习任务来学习上述n个时间段中各个时间段的行为数据对应的下一时间段的用药行为类型。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，上述用药行为概率序列中一个用药行为概率对应一个用药行为类型；

上述根据上述用药行为概率序列确定上述目标患者在上述第n+1时间段的用药行为类型，包括：

将上述用药行为概率序列中的最大用药行为概率所对应的用药行为类型确定为上述目标患者在上述第n+1时间段的用药行为类型。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，上述根据上述用药行为类型和上述非用药行为数据确定目标干预策略，包括：

根据上述用药行为类型和上述非用药行为数据生成上述目标患者的自我管理标签；

计算上述自我管理标签与干预策略集合中各个干预策略的策略标签的匹配度以得到多个匹配度值，上述预设干预策略集合包括多个干预策略，一个干预策略携带至少一个策略标签；

将上述多个匹配度值中最大值对应的干预策略确定为上述目标干预策略。

结合第一方面，在一种可能的实施方式中，上述目标干预策略中包括用药提醒方式和用药提醒频率；

上述基于上述目标干预策略向上述目标患者发送用药提醒信息，包括：