一种临床智能决策平台
专利汇可以提供一种临床智能决策平台专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种临床智能决策平台，包括：目标参数采集模 块 ，用于采集患者的病史、用药史、当前的检查报告、当前的身体状态、用药过敏史以及当前已在服用的药物详情； 治疗 曲线绘 制模 块，用于根据患者的病史以及用药史绘制治疗曲线，从而获取到有效药物成分；药物推荐模块，用于根据患者当前的检查报告基于BP神经网络模型实现推荐药品的获取；药物服用指导模块，用于根据患者当前的检查报告以及药物推荐模块推荐的药品输出对应的药物服用指导意见。本发明可根据患者不同的情况和需求输出较为准确的用药指导，在可以减轻医生工作量的同时，实现了针对性的用药，可以减少由于用药失误对患者身体带来的损害，且可以提高药效。，下面是一种临床智能决策平台专利的具体信息内容。
1.一种临床智能决策平台，其特征在于：包括：
目标参数采集模块，用于采集患者的病史、用药史、当前的检查报告、当前的身体状态、用药过敏史以及当前已在服用的药物详情；
治疗曲线绘制模块，用于根据患者的病史以及用药史绘制治疗曲线，从而获取到有效药物成分；
药物推荐模块，用于根据患者当前的检查报告基于BP神经网络模型实现推荐药品的获取；
药物服用指导模块，用于根据患者当前的检查报告以及药物推荐模块推荐的药品输出对应的药物服用指导意见。
2.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：所述治疗曲线绘制模块绘制时首先需将病史中的病种与用药史采用相互对应的方式进行分类，然后根据分类结果分别绘制每一种病种所对应的治疗曲线。
3.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：所述药物详情包括药物的名称、用量以及已服用的时间。
4.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：所述药物推荐模块通过以下步骤完成推荐药物的获取；
S1、基于当前检查报告挖掘检查结果，然后基于检查结果和BP神经网络模型，得到对应的推荐药品表；
S2、基于当前已在服用的药物详情，剔除已在治疗病情对应的药物以及与这些药物相克的药物；
S3、基于用药过敏史获取药物过敏成分，然后在步骤S2所得的药物推荐表中挖掘含有所述药物过敏成分的药物，并剔除；
S4、基于当前检查报告以及当前患者的身体状态得到患者当前的身体承受能力，并剔除副作用在身体承受能力范围以外的药物；
S5、基于有效药物成分，在步骤S4所得的推荐药品表中选取含有所述有效药物成分的药物；
S6、基于成本最低原则/药效最佳原则在步骤S5所得的推荐药品表中选取最终药品。
5.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：还包括：
换药提醒模块，用于根据当前已在服用的药物详情获取当前已在服用的药物的已服用的时间，然后将该时间与所述药物对应的服药期限进行对比，如果超过该期限，则启动预警模块以弹出对话框的模式提醒，同时启动药物推荐模块输出对应的替换药物，启动药物服用指导模块输出对应的药物服用指导意见，所述药物服用指导意见包括药物的名称、用量、服用的时间以及可连续服用的期限、以及服用注意事项。
6.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：还包括：
短信编辑发送模块，用于将药物推荐模块、药物服用指导模块输出的结果填入预设的模板内发送到对应的患者移动终端。
7.如权利要求1所述的一种临床智能决策平台，其特征在于：还包括：
仿真分析模型构建模块，用于根据患者的身体状况以及当前的检查报告构建患者身体仿真模型；
仿真分析模块，用于以输入的药品、用量、服用时间以及持续服用周期为作动条件驱动计算分析模块针对不同的参数进行计算求解。
一种临床智能决策平台
技术领域
背景技术
发明内容
目标参数采集模块，用于采集患者的病史、用药史、当前的检查报告、当前的身体状态、用药过敏史以及当前已在服用的药物详情；
治疗曲线绘制模块，用于根据患者的病史以及用药史绘制治疗曲线，从而获取到有效药物成分；
药物推荐模块，用于根据患者当前的检查报告基于BP神经网络模型实现推荐药品的获取；
药物服用指导模块，用于根据患者当前的检查报告以及药物推荐模块推荐的药品输出对应的药物服用指导意见。
S2、基于当前已在服用的药物详情，剔除已在治疗病情对应的药物以及与这些药物相克的药物；
S3、基于用药过敏史获取药物过敏成分，然后在步骤S2所得的药物推荐表中挖掘含有所述药物过敏成分的药物，并剔除；
S4、基于当前检查报告以及当前患者的身体状态得到患者当前的身体承受能力，并剔除副作用在身体承受能力范围以外的药物；
S5、基于有效药物成分，在步骤S4所得的推荐药品表中选取含有所述有效药物成分的药物；
S6、基于成本最低原则/药效最佳原则在步骤S5所得的推荐药品表中选取最终药品。
仿真分析模块，用于以输入的药品、用量、服用时间以及持续服用周期为作动条件驱动计算分析模块针对不同的参数进行计算求解。
具体实施方式
治疗曲线绘制模块，用于根据患者的病史以及用药史绘制治疗曲线，从而获取到有效药物成分；绘制时，首先需将病史中的病种与用药史采用相互对应的方式进行分类，然后根据分类结果分别绘制每一种病种所对应的治疗曲线；所谓的有效成分是指在用药的过程中，治疗效果最好的一种药物中所含有的主要成分；而治疗效果由病史体现，而病史由每一次的检查报告中对应的指标改变情况体现；治疗曲线以指标变化情况为纵坐标，以药物名称为横坐标；
药物推荐模块，用于根据患者当前的检查报告基于BP神经网络模型实现推荐药品的获取；
药物服用指导模块，用于根据患者当前的检查报告以及药物推荐模块推荐的药品输出对应的药物服用指导意见。
仿真分析模块，用于以输入的药品、用量、服用时间以及持续服用周期为作动条件驱动计算分析模块针对不同的参数进行计算求解；药品、用量、服用时间以及持续服用周期与仿真分析模型构建模块中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而驱动各种计算分析模块针对不同的参数进行计算求解；
中央处理器，用于协调上述模块工作。
S2、基于当前已在服用的药物详情，剔除已在治疗病情对应的药物以及与这些药物相克的药物；具体地，首先通过数据挖掘模块在当前已在服用的药物详情中获取到药物品种，然后根据该药物品种输出对应的疾病名称，将该疾病名称与当前检查报告中输出的疾病名称进行相似度对比，若相似度大于90%，则认为是同一种疾病，即剔除推荐药品表中该疾病对应的药物；然后再通过数据挖掘模块在当前已在服用的药物详情中获取到药物成分信息，然后在数据库内挖掘与所述药物成分信息相克的药物成分，然后根据相克的药物成分输出对应的药物，然后剔除推荐药品表中相应的药物；
S3、基于用药过敏史获取药物过敏成分，然后在步骤S2所得的药物推荐表中挖掘含有所述药物过敏成分的药物，并剔除；具体地，通过数据挖掘模块在用药过敏史中挖掘药物过敏成分，然后在步骤S2所得的药物推荐表中挖掘含有所述药物过敏成分的药物，并剔除；优选地，还可以包括过敏检测报告；
S4、基于当前检查报告以及当前患者的身体状态得到患者当前的身体承受能力，并剔除副作用在身体承受能力范围以外的药物；具体地，根据患者的身体状况以及当前的检查报告构建患者身体仿真模型；以步骤S3中所得的药品推荐表中的药品为使用药品，以其标准用量为作动条件驱动计算分析模块针对不同的参数进行计算求解，若求解结果为无法承受，则提出对应的药物；
S5、基于有效药物成分，在步骤S4所得的推荐药品表中选取含有所述有效药物成分的药物；首先，基于目前要治疗的疾病，即目前未进行药物治疗的疾病，调用对应的治疗曲线，获取到对应的药物有效成分，然后在步骤S4所得的推荐药品表中选取含有所述有效药物成分的药物；
S6、基于成本最低原则/药效最佳原则在步骤S5所得的推荐药品表中选取最终药品。该步骤在使用时，可以根据患者选取的情况进行最终药品的选择。
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