[发明专利]一种基于朴素贝叶斯的患者药物不良反应预警方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于朴素贝叶斯的患者药物不良反应预警方法和系统。其特征在于基于医院已有的信息化系统和及系统中既有的患者基本情况、临床诊断、用药情况、病理体征、检查检验情况等数据，以及药物临床试验数据和药物不良反应病例报告数据，使用特定算法进行概率计算，对可能发生的高概率不良反应时间进行提醒。本发明能够帮助临床医生和药师进行用药安全性分析，调整用药方案，提高医疗服务水平。

主权项

1.一种基于朴素贝叶斯的患者药物不良反应预警方法，其特征在于，步骤为：步骤1、将医院现有的信息化系统中的药品信息数据与药物不良反应病例报告数据在系统初始化时导入数据库；步骤2、收集目标患者的特征信息：从医院现有的信息系统中收集目标患者当前的各项特征信息，至少包括年龄、性别、现病史、各项临床症状和检查结果，以T₁，T₂，……，T_n表示；步骤3、分析目标患者用药信息和相关药物信息：从医院现有的信息系统中查出目标患者的历史用药信息，并依据可靠的药物临床试验数据和药品信息库获取目标药物发生不良反应的先验概率，以p(D)表示；步骤4、检索药物不良反应病例报告库，从相同药物的不良反应病例中计算各个特征项T₁，T₂，……，T_n出现的似然概率，第i个特征项T_i的似然概率表示为p(T_i|D)；步骤5、使用与步骤4相同的方法从医院现有的信息系统中统计出各个特征项T₁，T₂，……，T_n出现的先验概率，第i个特征项T_i的先验概率表示为p(T_i)；步骤6、应用朴素贝叶斯方法统计患者发生药物不良反应的概率：目标患者在各个特征项T₁，T₂，……，T_n的条件下发生药物不良反应的概率表示为p(D|T₁，T₂，……，T_n)，p(D|T1,T2,······,Tn)=11+Πi=1n(1p(D|Ti)-1)·(p(D)1-p(D))n-1,]]>其中，当p(D|T₁，T₂，……，T_n)超过指定的阈值时，医院的信息系统将向使用医生给出预警。