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龙图腾网获悉大连理工大学;大连凌空数据科技有限公司;大连市中心医院申请的专利一种精细化抗菌药物处方点评方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115458119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211140574.X，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种精细化抗菌药物处方点评方法是由杨光飞;周子尧;丁爱丽;关晓微;王守权设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精细化抗菌药物处方点评方法在说明书摘要公布了：本发明属于医药判定方法技术领域，涉及一种精细化抗菌药物处方点评方法。本发明根据输入的抗菌药物处方相关信息，智能识别、处理并学习抗菌药物处方点评规律，从而实现医疗处方的智能点评。本发明支持多种抗菌药物，具有更好的鲁棒性。无需预先设定相关规则，输入数据后，本发明能够自动识别并处理信息，并学习抗菌药物处方点评的潜在规律。能够输出多标签的点评结果，有助于医院对于抗菌药物临床应用的精细化管理。本发明输出结果具备规范性，帮助医院规范化管理决策。

本发明授权一种精细化抗菌药物处方点评方法在权利要求书中公布了：1.一种精细化抗菌药物处方点评方法，其特征在于，步骤如下： 第一步：建立医院抗菌药物处方点评数据库 基于医院信息管理系统HIS、医院相关规章制度以及医生补充知识，收集医院产生的抗菌药物处方以及处方涉及的相关患者信息、手术信息以及药物信息；根据患者住院号码和入院时间，关联患者信息；根据患者住院号码、手术时间和处方开具时间关联手术信息；根据抗菌药物名称关联药物信息；根据所有关联信息，计算每一条抗菌药物处方的花费金额以及用药量；将所有信息整合建立医院抗菌药物处方点评数据库； 第二步：数据预处理 根据医院抗菌药物处方点评数据库中的数据，区分结构化数据与非结构化数据；之后，对结构化数据、非结构化数据分别进行预处理，步骤如下： 首先，删除结构化数据中包含缺失值的行；之后，对于结构化数据中的数值型数据，包括患者年龄、患者身高、患者体重、患者体重指数BMI、入院日期、出院日期、开嘱时间、停嘱时间、用药一次剂量、用药总量、手术时间、手术持续时间信息，不做特别处理；对于结构化数据中的分类数据，包括患者性别、患者是否患有糖尿病、患者所属科室、使用药物名称、用药频次、手术级别、手术与和等级、药物等级信息，引入虚拟变量进行建模； 然后，对于非结构化数据，包括手术及操作名称、诊断信息的文本数据，使用TF-IDF进行建模； 第三步：多标签处理 对于人工点评数据，由于点评结果并不局限于单一方面，因而需要将点评结果转化为多标签的分类格式； 本方法涉及的点评方面包含药物处方是否合理，将合理处方的点评结果索引设置为0； 若不合理，不合理的具体方面包含：①药物选择不合理；②无头孢过敏史仍皮试；③无理由更换药物品种；④用药时机不合理；⑤单次剂量不合理；⑥用药频次不合理；⑦用药疗程不合理；⑧无指征用药；其索引分别为1至8； 因而，当处方同时包含未说明换药原因、未说明疗程两方面问题时，其点评的多标签的分类格式为[0,0,0,1,0,0,0,1,0]； 采用集成LabelPowerset方法，对于每一种标签组合都建立一个单独的分类器，并通过创建映射关系来支持多标签与单标签的相互转换； 第四步：学习点评知识 4.1根据前述得到的结构化数据、非结构化数据以及人工标注单标签信息，集成机器学习方法AdaBoost建立模型，学习参数； 4.2使用获得的模型点评待点评处方，根据反向映射关系输出点评结果。

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