1.一种药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述系统包括药品反应数据采集模块、文本信息处理模块、不良反应识别模块、风险评估模块、数据监控与报警模块、数据同步接口模块、历史病历分析模块、预测建模模块、决策支持系统模块；
所述药品反应数据采集模块基于医院信息系统数据，采用ApacheKafka流处理技术，实时监测药物采用和患者反应信息，生成实时药品采用和反应数据集；
所述文本信息处理模块基于实时药品采用和反应数据集，采用BERT模型处理文本，提取所需要的信息，生成处理后的文本信息；
所述不良反应识别模块基于处理后的文本信息，采用支持向量机算法，分类并标记不良反应，生成不良反应识别结果；
所述风险评估模块基于不良反应识别结果，采用贝叶斯网络进行风险评估，生成风险评估报告；
所述数据监控与报警模块基于风险评估报告，采用孤立森林算法进行异常检测，生成实时监控报告；
所述数据同步接口模块基于实时监控报告，采用RESTfulAPI和数据映射技术同步数据，生成数据同步状态报告；
所述历史病历分析模块基于数据同步状态报告，采用关联规则学习分析历史病历，生成历史病历分析报告；
所述预测建模模块基于历史病历分析报告，采用自回归积分滑动平均模型进行药物不良反应预测，生成预测模型；
所述决策支持系统模块基于预测模型，采用多标准决策分析提供药物采用和风险管理建议，生成决策支持报告；
所述实时药品使用和反应数据集包括药物名称、剂量、使用时间、患者的反应描述，所述处理后的文本信息包括药物名称、剂量、不良反应的提取信息，所述不良反应识别结果具体为使用支持向量机算法标记的不良反应类别和特征，所述风险评估报告具体为根据贝叶斯网络分析的药物不良反应风险水平和可能性报告，所述实时监控报告具体为异常检测结果以及潜在的风险事件报告，所述数据同步状态报告具体指数据通过RESTfulAPI和数据映射技术同步至国家药品不良反应中心的状态和质量报告，所述历史病历分析报告具体指基于关联规则学习分析得出的药物不良反应模式和趋势报告，所述预测模型具体为使用自回归积分滑动平均模型对未来药物不良反应事件的预测和概率分布模型，所述决策支持报告具体指基于多标准决策分析得出的药物使用建议和风险管理措施报告。
2.根据权利要求1所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述药品反应数据采集模块包括数据抓取子模块、实时监控子模块、数据记录子模块、信息分类子模块；
所述数据抓取子模块基于医院信息系统数据，采用网页爬虫技术，自动抓取药物使用和患者反应的初始信息，生成初步药品使用和反应数据；
所述实时监控子模块基于初步药品使用和反应数据，采用ApacheKafka流处理技术，对数据进行实时监控和分析，生成实时监控的药品使用和反应数据流；
所述数据记录子模块基于实时监控的药品使用和反应数据流，采用MySQL数据库技术，对数据进行存储和记录，生成药品使用和反应数据集；
所述信息分类子模块基于药品使用和反应数据集，采用随机森林分类算法，对数据进行分类处理，生成实时药品采用和反应数据集。
3.根据权利要求2所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述文本信息处理模块包括实体识别子模块、关系提取子模块、文本解析子模块、信息整合子模块；
所述实体识别子模块基于实时药品采用和反应数据集，采用基于变压器架构的BERT模型，执行命名实体识别任务，同时识别药物名称、剂量、反应类型信息，生成实体识别处理数据；
所述关系提取子模块基于实体识别处理数据，采用图神经网络，分析实体间的关系，并识别药物和反应之间的联系，生成关系提取分析数据；
所述文本解析子模块基于关系提取分析数据，采用自然语言处理技术，理解文本内容和上下文，生成解析的文本信息；
所述信息整合子模块基于解析的文本信息，采用知识图谱和数据融合技术，整合多来源和类型的信息，并构建统一的知识体系，生成处理后的文本信息。
4.根据权利要求3所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述不良反应识别模块包括特征提取子模块、模式分类子模块、结果标记子模块、反应分析子模块；
所述特征提取子模块基于处理后的文本信息，采用决策树分析技术，进行药物种类、剂量、患者反应描述的特征提取，生成特征数据集；
所述模式分类子模块基于特征数据集，采用支持向量机算法，执行不良反应的模式识别和分类，生成模式分类结果；
所述结果标记子模块基于模式分类结果，采用卷积神经网络，为识别出的不良反应实例进行标注，生成标记后的反应数据；
所述反应分析子模块基于标记后的反应数据，采用关联规则学习技术，分析不良反应的模式、频率和严重性，生成不良反应识别结果。
5.根据权利要求4所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述风险评估模块包括风险分析子模块、风险识别子模块、评估报告子模块、风险预警子模块；
所述风险分析子模块基于不良反应识别结果，采用统计风险分析方法，评估不良反应事件的频率和严重性，生成初步的风险分析数据；
所述风险识别子模块基于初步的风险分析数据，采用贝叶斯网络模型，综合考虑药物类型、剂量和患者特征，识别和预测风险事件，生成风险识别数据；
所述评估报告子模块基于风险识别数据，采用数据分析和报告生成技术，整理和分析风险数据，生成风险评估数据；
所述风险预警子模块基于风险评估数据，采用智能预警算法，建立预警系统，生成风险评估报告。
6.根据权利要求5所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述数据监控与报警模块包括监控设置子模块、异常识别子模块、报警生成子模块、反应跟踪子模块；
所述监控设置子模块基于风险评估报告，采用动态阈值设定技术，针对多类型的药品和患者数据，设定监控参数和警戒线，生成监控配置参数；
所述异常识别子模块基于监控配置参数，采用孤立森林算法，对实时数据流进行异常模式识别，生成异常行为识别报告；
所述报警生成子模块基于异常行为识别报告，采用实时报警系统设计技术，构建响应机制，生成实时报警信号；
所述反应跟踪子模块基于实时报警信号，采用追踪分析技术，监测报警后的反应和处理结果，并进行反应跟踪记录，生成实时监控报告。
7.根据权利要求6所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述数据同步接口模块包括接口配置子模块、数据转换子模块、状态监测子模块、同步反馈子模块；
所述接口配置子模块基于实时监控报告，采用RESTfulAPI技术，设计和配置数据交换接口，生成接口配置文件；
所述数据转换子模块基于接口配置文件，采用数据映射技术，对收集的数据进行格式转换和结构调整，生成转换后的数据集；
所述状态监测子模块基于转换后的数据集，采用时间序列分析，监控数据同步过程中的性能和状态，生成数据同步监测报告；
所述同步反馈子模块基于数据同步监测报告，采用决策支持系统技术，对同步过程进行评估和优化建议，生成数据同步状态报告。
8.根据权利要求7所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述历史病历分析模块包括记录挖掘子模块、趋势分析子模块、历史对比子模块、结果归纳子模块；
所述记录挖掘子模块基于数据同步状态报告，采用决策树算法进行数据挖掘，从历史病历中提取医疗记录和药物使用信息，生成挖掘后的历史记录数据集；
所述趋势分析子模块基于挖掘后的历史记录数据集，采用自回归移动平均模型，分析药物使用和不良反应趋势，生成药物使用和反应趋势分析报告；
所述历史对比子模块基于药物使用和反应趋势分析报告，采用差分对比分析技术，对多时间段的数据进行对比，并识别变化或异常模式，生成历史对比分析数据；
所述结果归纳子模块基于历史对比分析数据，采用Apriori算法进行关联规则学习，分析历史病历中药物使用与不良反应之间的关系，生成历史病历分析报告。
9.根据权利要求8所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述预测建模模块包括预测分析子模块、结果验证子模块、趋势识别子模块、模式发现子模块；
所述预测分析子模块基于历史病历分析报告，采用长短时记忆网络，预测未来药物不良反应的潜在风险，生成预测分析数据；
所述结果验证子模块基于预测分析数据，采用交叉验证技术，评估预测内容的准确性，生成结果验证报告；
所述趋势识别子模块基于结果验证报告，采用回归分析技术，探究药物不良反应的发展趋势和规律性，生成趋势识别报告；
所述模式发现子模块基于趋势识别报告，采用聚类分析技术，识别药物不良反应的潜在模式和分类，生成预测模型。
10.根据权利要求9所述的药物不良反应智能识别预防系统，其特征在于：所述决策支持系统模块包括建议生成子模块、风险管理子模块、用户反馈子模块、报告生成子模块；
所述建议生成子模块基于预测模型，采用多标准决策分析技术，提出针对药物使用的综合建议，生成建议报告；
所述风险管理子模块基于建议报告，采用风险管理框架，评估药物使用过程中的风险，生成风险管理方案；
所述用户反馈子模块基于风险管理方案，采用用户反馈机制，收集临床医生和患者对药物使用的反馈，生成用户反馈汇总；
所述报告生成子模块基于用户反馈汇总，采用报告编制技术，进行信息整合操作，生成决策支持报告。