[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

说明书

本发明公开了一种基于数据分析的药物警戒数据更新系统及方法，属于医疗技术领域。本发明包括以下步骤：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。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体为一种基于数据分析的药物警戒数据更新系统及方法。

背景技术

药物警戒是与发现、评价、理解和预防不良反应或其他任何可能与药物有关问题的科学研究与活动,药物警戒从用药者安全出发，发现、评估、预防药品不良反应,进而提高患者在用药、治疗及辅助医疗方面的安全性。

现有的药物警戒数据更新系统基于个例安全性报告获取药物警戒数据，在数据获取后对数据进行分类处理，此过程分类处理较为复杂，容易出现数据遗漏的情况，导致系统更新不全面，进而降低系统的适用范围，以及在获取药物警戒数据时无法确定获取的数据是否具备有效性，或是否存在偶然性，使得获得的药物警戒数据不具有参考价值，进而降低客户使用药物警戒数据更新系统的体验感，以及在对更新系统内的旧数据进行更新时，存在系统故障导致数据更新内容丢失的情况，需要人工检索、判断具体的丢失数据，增加了数据处理时间，且处理效率低下。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数据分析的药物警戒数据更新系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于数据分析的药物警戒数据更新方法，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，进而提高系统数据的权威性；

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。

进一步的，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；