摘要
一种联合用药的药物警戒算法及系统,从电子健康记录中获取多源信息;基于贝叶斯引擎估计临床症状用药参数;构建症状网络,计算各节点的介数中心性,识别不良反应传播的枢纽症状;对临床症状用药参数计算贝叶斯因子,评估不良反应发生概率及症状严重度,并生成风险报告。本发明通过贝叶斯分层模型捕捉药物交互作用的影响,Horseshoe先验有效处理稀疏数据,降低漏检率,提高信号检出灵敏度;其次纳入患者协变量和症状网络分析,提供个性化风险评估及关键症状提示,提高结论的解释性,增强临床相关性。最后输出直观的风险报告,辅助临床决策,实用性强。
技术关键词
电子健康记录
参数
Pearson相关系数
算法
网络分析
风险
节点
变量
药物警戒系统
图论分析方法
辅助临床决策
数据采集模块
药物不良反应
分层
报告
因子
基线
量表
系统为您推荐了相关专利信息
控制一体化系统
俯仰电机
电机驱动模块
RS485接口
定日镜控制器
缺失数据填充方法
管路
智能运维系统
数据预测模型
数据采集模块
电除尘器高频电源
驱动控制方法
综合工况
指数
参数
速率控制方法
无线网络
拥塞控制算法
接收端
通知
BP神经网络
系统建模方法
主机
随机森林模型
中央空调系统