面向PMS的数据采集与药品安全信号挖掘方法及智能体

本发明提供一种面向PMS的数据采集与药品安全信号挖掘方法及智能体，涉及药品监测技术领域，包括利用医学文本预训练模型对PMS数据进行标准化，融合药物分子特征和临床用药信息构建多层药物知识图谱。采用具有时序特征提取功能的异构图神经网络对该图谱进行表示学习，将药物作用机制规则集成到训练过程中，获得多维信息融合的节点向量表示。基于节点向量表示，构建多任务学习框架，同时完成药物‑不良反应关联概率预测和风险等级预测，结合时序分析检测动态变化特征，生成候选信号。最后，构建分级评估体系验证候选信号，并结合临床数据确认其可靠性，输出目标信号，确定预警等级，设置差异化的监测周期和触发阈值，进行实时风险预警。