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龙图腾网恭喜广州白云山明兴制药有限公司申请的专利一种药物不良反应监测预警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：CN118280603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410522406.X，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种药物不良反应监测预警方法是由王秋芸;黄洁玉;张庆芬;谢莎菲;范丽丽设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药物不良反应监测预警方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种药物不良反应监测预警方法，包括：根据不同地域、年龄和性别属性对患者群体进行分类和标注，构建多维度患者属性标签体系，通过对患者属性标签的组合分析，挖掘不同患者群体中药物不良反应的发生率和表现模式的差异规律；根据风险水平为高患者的属性特点和知识图谱中对应的关联信息，生成个性化的用药建议和监测方案，包括调整药物剂量、避免特定药物组合、加强特定不良反应的监测，以降低不良反应发生的概率和严重程度；结合药物不良反应知识图谱中的生物学机制信息，分析已经发生的药物不良反应病例。

本发明授权一种药物不良反应监测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种药物不良反应监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：根据不同地域、年龄和性别属性对患者群体进行分类和标注，构建多维度患者属性标签体系，获取患者的药物使用数据，包括药物种类、计量、频率、疗程，将药物属性与患者属性进行关联，形成患者-药物属性数据集，对患者-药物属性数据集进行预处理和特征工程，包括数据清洗、缺失值处理、属性编码、特征选择；通过对经预处理和特征工程的患者-药物属性数据集进行组合分析，采用关联规则挖掘算法和序列模式挖掘算法，发现不同患者属性组合与药物不良反应发生率和表现模式之间的关联规则和时序模式，挖掘不同患者群体中药物不良反应的发生率和表现模式的差异规律；基于患者群体的属性数据，包括遗传背景、既往病史、合并用药信息，构建患者属性数据集，对患者属性数据集进行预处理，获得经预处理后的患者属性数据集；结合挖掘的差异规律，从经预处理的患者属性数据集中提取与不良反应相关的特征，形成不良反应风险特征集；以不良反应风险特征集为输入，不良反应发生情况为输出，采用决策树或随机森林算法训练患者属性与不良反应风险之间的关联模型，通过对关联模型的特征重要性分析，计算每个患者属性特征对不良反应风险的影响权重，根据权重大小排序，确定包括患者遗传背景、既往病史、合并用药的属性特征与不良反应风险的相关性强度；根据相关性强度排序结果，选择前N个相关性最强的患者属性特征，作为不良反应风险预测的关键指标，构建风险预测模型；基于与不良反应风险为强关联的属性特征，构建药物不良反应知识图谱，对包括患者属性、药物信息、不良反应表型、生物学机制的多源异构数据进行语义关联和融合，采用命名实体识别方法和基于模式匹配、依存分析或深度学习的关系抽取方法，从多源数据中识别出属于已定义实体类型和关系类型的词汇和短语，通过与知识图谱中已定义的实体类型和关系类型进行匹配关联，实现多源异构数据与知识图谱的语义映射和关联；通过药物不良反应知识图谱的多跳推理和路径分析，揭示不同因素之间的关联；通过知识图谱表示学习方法，将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，使得语义相似的实体和关系在向量空间中距离较近，语义不同的实体和关系在向量空间中距离较远，从而可以通过向量运算来度量和预测实体间的语义关联强度；在知识图谱上应用基于随机游走的多跳推理算法，通过在图上随机游走生成节点序列，捕捉节点间的结构性相似度，从而发现患者属性、药物信息、不良反应表型、生物学机制因素之间的隐含关联；利用基于规则或路径的推理方法，利用知识图谱中的显式规则或路径模式，对未知实体或关系进行推断；获取个体患者的属性信息，个体患者的属性信息包括地域、年龄、性别、遗传背景、既往病史、合并用药，通过与知识图谱中的对应节点进行语义匹配，判断该患者与已知不良反应案例之间的相似性，估计其不良反应风险水平；根据风险水平为高患者的属性特点和知识图谱中对应的关联信息，生成个性化的用药建议和监测方案，包括调整药物剂量、避免特定药物组合、加强特定不良反应的监测，以降低不良反应发生的概率和严重程度；在患者用药过程中，动态采集患者的生理指标、症状报告、检验检查结果实时数据，通过与知识图谱中的不良反应表型进行实时比对，实现药物不良反应的早期识别和预警，如果发现疑似不良反应信号，通知医生进行干预和处理；对于新识别出的药物不良反应病例，提取其包括临床表现、发生时间、严重程度信息，通过与知识图谱中已有病例的比较分析，判断新识别出的药物不良反应病例是否为新的不良反应表型或者特殊人群效应，并将判断结果反馈至知识图谱中，实现药物不良反应知识图谱的更新；基于更新后的药物不良反应知识图谱，挖掘药物不良反应的群体分布规律和个体差异模式，通过聚类分析方法识别出高风险人群的共性特征，并对应制定预防和干预策略，以实现药物不良反应的管理和个性化治疗；结合药物不良反应知识图谱中的生物学机制信息，分析已经发生的药物不良反应病例。

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