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申请/专利权人：浙江大学医学院附属第二医院;杭州睿知科技有限公司

摘要：本发明公开的抗菌药物联合用药的判别方法、干预系统和计算机程序产品，通过获取的感染患者的历史医疗数据，构建感染病人的历史医疗数据集，对初始抗菌治疗决策树进行模型训练，将训练后获得的特定联合用药方案对不同感染病人响应模式的目标决策树模型，转换成用于针对感染的最佳联合用药判断和推荐规则。在接收到抗菌药物医嘱开立请求后，根据采集到的抗菌药物开立信息和对应病人的医疗数据，调用联合用药规则对所开立抗菌药物与病人医疗信息以及在用抗菌药物和医嘱状态的兼容性进行校验，对校验不通过的抗菌药物医嘱开立请求发出提醒或阻断，避免不合理的抗菌药物联合使用，并提供更为合适的联合用药推荐方案。

主权项：1.一种抗菌药物联合用药的判别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取感染患者的患者历史医疗数据，所述患者历史医疗数据包括但不限于患者基本信息、病历记录、病原学检验结果和其他实验室检测结果、以及历史抗菌药物使用与治疗效果，构建感染病人历史医疗数据集；S2、使用所述感染病人历史医疗数据集对初始决策树进行训练，其中初始决策树在每个节点处选择最能降低目标变量不确定性的特征进行分裂，将训练后获得的目标决策树模型转换成抗菌药物联合用药规则，所述目标决策树模型用于识别不同感染对特定联合用药响应的模式，所述联合用药规则能够针对不同感染提供最佳联合用药推荐方案；其中步骤S2包括：S21、接收感染病人历史医疗数据集H，设定决策树算法的输入变量集X，由每位感染病人的基本信息B、病历记录M、病原学检验结果和其他实验室检测结果L，以及历史抗菌药物使用与治疗效果D组成，并定义目标变量Y用于表示患者对特定抗菌药物联合用药的响应效果，通过抗菌药物联合用药响应Y的多元线性回归模型反应： ；其中，、、、、、是回归系数，是反映多元线性回归模型未能解释的变异的误差项；S22、对每个在X中的输入变量x，计算其对目标变量Y的信息增益IG，识别对预测Y最有影响力的特征，信息增益IG计算结合到Y和每个的联合熵和条件熵： ；其中和py|x分别表示Y的概率和给定x时Y的条件概率；S23、根据信息增益IG的结果选择信息增益最高的特征作为决策树的分裂点，递归执行直至达到以下任一终止条件：节点数据量低于设定阈值、达到预设的树深度或特征不再能显著减少Y的不确定性，决策树的分裂点选择标准为最大信息增益，同时引入基尼不纯度G的权重调整： ；其中λ是调节参数，K是变量x的分类数，pk|x是给定x下类别k的概率；S24、通过代价复杂度剪枝对构建的决策树进行剪枝后获得目标决策树模型，将所的目标决策树模型转换成抗菌药物联合用药规则；具体包括：使用规则提取算法解析目标决策树的每个终节点，并将每个路径从根到叶的条件和决策输出形式化为抗菌药物联合用药规则；将每条抗菌药物联合用药规则R形式化为条件表达式和药物推荐组合：；其中是基于每位病人的基本信息B、病历记录M、病原学检验结果和其他实验室检测结果、以及历史抗菌药物使用与治疗效果D派生的条件，是结合病原体敏感性、患者过敏历史及治疗反应推荐的药物组合；使用已训练好的机器学习模型对实时获取的新病例数据进行分析来更新抗菌药物联合用药规则：；其中α是学习率、是观察到的治疗结果、是通过当前抗菌药物联合用药规则R预测的治疗结果；是抗菌药物联合用药规则R关于条件的偏导数，用于表示当变化时，预测结果的敏感度；S3、在接收到开立抗菌药物医嘱请求后，根据采集到的医生所开立抗菌药物信息和对应病人的医疗数据，其中病人的医疗数据包括但不限于病人感染诊断、感染严重程度、微生物标本培养结果、在用抗菌药物和医嘱状态信息，调用联合用药规则对所开立的抗菌药物与病人医疗数据、在用抗菌药物和医嘱状态的兼容性进行校验，对校验不通过的开立抗菌药物医嘱请求发出提醒或阻断，并提供联合用药推荐方案。

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