[发明专利]一种基于数据分析的药物警戒数据更新系统及方法

权利要求书

1.一种基于数据分析的药物警戒数据更新方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一：获取个例安全性报告，按照不良反应类型对个例安全性报告进行分类处理，个例安全性报告内容包括确定的患者、确定的报告者、确定的不良反应事件和确定的怀疑药物；

步骤二：对分类处理后的个例安全性报告中各药物警戒数据的有效性进行判断，根据判断结果将无效个例安全性报告进行剔除；

步骤三：对步骤二中留下的个例安全性报告中的药物警戒数据和不良反应类型进行记录，整理成数据集；

步骤四：将步骤三得到的数据集与数据库进行匹配识别，根据匹配识别结果对数据库中的药物警戒数据和药物警戒数据对应的不良反应类型进行更新；

步骤五：对数据库更新内容进行隐藏，基于隐藏内容对缺失的更新数据进行识别判断，根据识别判断结果完成数据库的全面更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的药物警戒数据更新方法，其特征在于：所述步骤一中按照不良反应类型对个例安全性报告进行分类处理、以及对步骤二中分类处理后的个例安全性报告中各药物警戒数据的有效性进行判断的具体方法为：

Step1.设不良反应类型集合X＝{中毒、过敏、遗传性异常反应、感染、突变}，个例安全性报告Y＝{Y₁、Y₂、…、Y_n}，根据集合中出现的关键词对个例安全性报告进行检索，其中，n＝1、2、3、4…，表示个例安全性报告数量；

Step2.基于Step1的检索结果对单个药物警戒数据出现多种不良反应的个例安全性报告进行查找，具体方法为：

判断是否存在单个药物警戒数据出现多种不良反应的个例安全性报告，具体的判断公式Q为：

Q＝m+i+j+σ+κ-n；

其中，m、i、j、σ、κ分别表示出现各不良反应对应的个例安全性报告数量，m、i、j、σ、当Q＝0时，表示不存在单个药物警戒数据出现多种不良反应的个例安全性报告，Q≠0时，表示存在单个药物警戒数据出现多种不良反应的个例安全性报告；

Step3.当Q≠0时，将各检索结果放入一个集合M中，对集合M中出现的重复事件进行标记，对标记的重复事件中确定的怀疑药物之间的相似性进行计算，以及对集合M无效个例安全性报告进行删除；

Step4.根据步骤一(3)中的相似性计算结果，对分类处理后的个例安全性报告进行整合。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的药物警戒数据更新方法，其特征在于：所述Step3中对标记的重复事件中确定的怀疑药物之间的相似性进行计算，以及对集合M无效个例安全性报告进行删除的具体方法为：

1)对标记的重复事件中确定的怀疑药物进行统计，以确定的不良反应事件为横坐标，标记的重复事件中确定的怀疑药物为纵坐标，构建坐标系；

2)基于1)中构建的坐标系对重复事件中的确定的怀疑药物之间的相似性进行计算，具体的相似性计算公式S为：

其中，(x_t，y_t)表示当重复事件中确定的不良反应事件为x_t时，对应的怀疑药物为y_t，表示当重复事件中确定的不良反应事件为时，对应的怀疑药物为当S＝0时，表示标记的重复事件中确定的怀疑药物相同，表明该重复事件具备有效性，当S≠0时，表示标记的重复事件中确定的怀疑药物不同，表明该重复事件不具备有效性，对该重复事件重新进行分类处理；

3)对2)中具备有效性的重复事件中的不良反应情况全部整合到匹配的怀疑药物中，对重复事件进行替换，并将标记的重复事件进行删除，计算此时个例安全性报告数量与原个例安全性报告数量是否一致，若一致，则表明分类完成，具体的判断模型E为：

E＝m′+i′+j′+σ′+κ′+η-n；

其中，m′、i′、j′、σ′、κ′分别表示删除重复事件后出现各不良反应对应的个例安全性报告数量，η表示替换的个例安全性报告。