用于联合用药不良反应信号检测的方法

    公开(公告)号:CN110767319A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910940779.8

    申请日:2019-09-30

    Abstract: 本发明揭示了一种用于联合用药不良反应信号检测的方法,包括如下步骤:S1、数据获取与处理,获取ADR原始数据并进行数据处理;S2、联合用药不良反应已知数据获取、规范,通过公开可搜索数据库获取数据作为结果评估标准的对照库;S3、联合用药新药整合,将联合用药报告中报告编码相同的数据中的两种药品处理为A+B格式作为一种新药;S4、生成新数据集,合并单独用药数据与联合用药新药数据;S5、信号检测,利用MHRA+算法进行数据挖掘与分析;S6、检测信号评价,提取输出结果中表示为A+B→ADR的信号与已知库对照,评价结果的有效性。本发明将联合用药看做一种新药联合报告数据作为联合用药数据集能够有效地度量联合用药的药品与不良反应的相关性,用于联合用药不良反应信号检测。

    一种基于机器学习的药品风险分级评估方法

    公开(公告)号:CN109273096A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811030444.4

    申请日:2018-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的药品风险分级评估方法,所述方法以中国药品不良反应(ADR)中的西药报告数据为基础,利用机器学习的算法研究药品风险分级的问题,以严重报告率、ADR伤害指数和ADR覆盖率三个主要指标作为分级标准,通过基于支持向量机的分类算法对西药不良反应进行风险分级评估,最终将药品按照不良反应风险分为A-E五个安全等级。本发明对药品的不良反应风险评估提供重要的参考意义。

    一种基于机器学习的药品风险分级评估方法

    公开(公告)号:CN109273096B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN201811030444.4

    申请日:2018-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的药品风险分级评估方法,所述方法以中国药品不良反应(ADR)中的西药报告数据为基础,利用机器学习的算法研究药品风险分级的问题,以严重报告率、ADR伤害指数和ADR覆盖率三个主要指标作为分级标准,通过基于支持向量机的分类算法对西药不良反应进行风险分级评估,最终将药品按照不良反应风险分为A‑E五个安全等级。本发明对药品的不良反应风险评估提供重要的参考意义。

    一种基于不良反应监测报告的药品风险评估模型

    公开(公告)号:CN110782997A

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201910940526.0

    申请日:2019-09-30

    Abstract: 本发明提出了一种用于上市后药品风险自动识别的风险评估模型,所述方法以我国药品不良反应ADR西药报告数据为基础,以FA:ADR发生率、FB:ADR伤害指数、FC:ADR覆盖率、FD:ADR严重程度四个指标建立综合评价指标。将药品风险值FADR定义为上述四个指标的加权和,FADR=αFA+βFB+γFC+δFD,利用人工蜂群算法ABC算法在我国ADR监测数据中进行仿真实验,约束条件为α+β+γ+δ=1,且α,β,γ,δ∈(0,1),求得各个权重的最优解和最终的药品风险值FADR。本发明为上市后药品安全监测与管理提供了一种用于药品风险量化表示的方法,为后期非处方药和处方药的类别转化提供一个方便可靠的自动识别的参考模型。

    一种基于SIP的智能终端集群对讲系统

    公开(公告)号:CN105681289A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201610005985.6

    申请日:2016-01-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于SIP的智能终端集群对讲系统,包括至少两个智能终端,其中,所述智能终端包括无线通信模块、SIP服务管理模块、对讲模块、数据库管理模块和用户监控模块;任意选取一个智能终端作为组网终端,其它智能终端均作为非组网终端;其中无线通信模块提供智能终端设备的无线网络的建立与连接;SIP服务管理模块用于SIP会话的管理;对讲模块提供局域网内的用户的集群对讲;用户监控模块用于监控局域网内的智能终端的电量和网络状态信息;智能终端还包括位置定位模块,用于定位同一组网中用户的地理位置信息。本发明实现了SIP服务器功能到智能终端的移植,并充分考虑到移动设备的易耗电性,实现了局域网内移动设备网络连接的自组织功能。

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