技术领域
[0001] 本发明涉及信息化技术领域，尤指一种用药提醒系统。
相关背景技术
[0002] 随着医疗技术的不断进步，个人健康管理已变得日益重要。特别是对于患有慢性疾病的人群，定时服用药物对于疾病控制和健康维持至关重要。然而，现有的用药提醒系统通常存在一些局限性。当前，还存在以下问题：现有系统缺乏有效的药品匹配验证和深入的用药信息分析，导致药物间的不良相互作用和过量用药的风险增加；现有系统在用药提醒方面功能较为基础，无法根据用户的实际用药时间和周期提供灵活而及时的提醒服务；现有系统没有充分利用用户的用药反馈信息，也缺乏对用户用药模式、用药效果和潜在药物相互作用的深入分析能力。
具体实施方式
[0044] 请参阅图1‑3所示，本发明关于一种用药提醒系统。
[0045] 实施例1
[0046] 一种用药提醒系统，包括依次通信连接的用药信息管理模块、药品匹配模块、用药提醒模块、用药反馈模块和健康分析模块；
[0047] 所述用药信息管理模块用于接收和管理用户输入的用药信息，并将用药信息存储到数据库中；所述用药信息包括药品名称、剂量、用药时间和用药周期；
[0048] 其中，所述用药信息管理模块包括信息录入单元和药品数据库单元；
[0049] 所述信息录入单元用于接收和管理用户输入的用药信息；
[0050] 所述药品数据库单元用于构建一个药品信息数据库，采用数据索引和查询算法，支持快速检索与匹配所需的药品信息，同时接收所述药品匹配模块的查询请求；所述药品信息数据库中的信息包括药品的成分、用途、剂型、副作用以及与其他药品的相互作用。
[0051] 具体地，通过一个用户友好的界面接收用户输入的用药信息。界面设计为简洁直观，支持文字输入、语音输入或扫描药品条码输入，以适应不同用户的需求。信息录入单元采用文本识别和分析技术，能够准确识别用户输入的药品名称、剂量、用药时间和周期等信息。在用户输入药品名称时，系统能够自动提供拼写修正建议，并根据用户的输入历史和常用药品智能推荐相关药品。在用户完成用药信息的输入后，系统将通过对话框或概览页面展示所录入的信息，让用户进行最终确认或修改，确保信息的准确无误。药品数据库单元中的数据库设计为可定期自动从权威药品信息源更新，确保药品信息的准确性和最新性。采用数据管理技术，保证即使在庞大的数据量下也能实现快速、准确的信息检索和匹配。所有存储在数据库中的信息都采用加密技术，保护用户数据免受未授权访问和泄露。
[0052] 所述药品匹配模块用于根据所述用药信息，在数据库中搜索匹配的药品信息，并利用自然语言处理技术和知识图谱，对用药信息进行深入分析和匹配验证；
[0053] 具体地，利用自然语言处理(NLP)技术理解用户输入的用药信息，包括药品名称、剂量、用药时间和周期。通过语义分析，系统能够识别并处理用户信息中的自然语言描述。考虑到同一药品可能有不同的名称或别名，NLP技术使得系统能够识别这些同义词，从而扩大匹配范围，提高匹配的准确性。通过整合药品的成分、用途、剂型、副作用以及与其他药品的相互作用等信息，构建一个全面的药品知识图谱。这个图谱不仅包括药品之间的关系，还涵盖了药品与疾病、症状、副作用之间的复杂联系。利用知识图谱的深度连接和关系分析能力，实现对用户用药需求的深入理解和精确匹配。例如，当用户输入特定的疾病名称时，系统可以推荐该疾病的常用药物，并考虑药物间的相互作用。采用图神经网络算法，从药品知识图谱中综合分析药物间的潜在相互作用、副作用风险及适应症匹配度，得出药品最佳匹配结果。
[0054] 所述用药提醒模块用于根据所述用药信息管理模块中存储的用药时间和周期，自动生成用药提醒，并通过多种通讯方式向用户发送提醒信息；
[0055] 其中，所述用药提醒模块包括用药提醒单元和药品展示单元；
[0056] 所述用药提醒单元用于根据用户设置的用药时间和周期，利用动态定时算法自动产生提醒信号，并通过用户界面展示用药提醒信息；
[0057] 所述药品展示单元用于在用户接收用药提醒时，提供药品的详细信息展示；所述详细信息包括药品的名称、剂量、剂型、主要成分、预期疗效、潜在副作用和注意事项；
[0058] 更进一步地，所述动态定时算法的公式如下：
[0059] Tnext＝Tcurrent+ΔT×f(D，U，C)
[0060] 其中，Tnext表示下一次用药提醒的时间；Tcurrent表示当前时间；ΔT表示基础用药间隔时间；f(D，U，C)表示调整因子，用于根据用户的用药依从性、用药反馈和健康状况调整提醒时间；D表示用药依从性评分，范围从0到1，1表示完全依从，0表示完全不依从；U表示用户反馈的用药效果，可以用数值表示；C表示用户的健康状况变化，可以用特定指标的变化率表示。
[0061] 需要说明的是，用药提醒单元根据医嘱和药品说明书设定基础用药间隔，作为提醒的基准时间。根据用户的用药依从性(如是否按时服药)、健康状态变化(如血压、血糖数据)以及用药反馈(如药物副作用)进行时间调整。良好的依从性和正面反馈可以缩短提醒间隔，反之则延长。同时允许用户根据个人生活习惯和喜好自定义提醒时间和方式，如选择在饭后立即提醒或设定特定的提醒音乐。所述多种通讯方式包括移动设备通知、短信、电子邮件和智能家居设备。
[0062] 药品展示单元展示药品图片、剂型、主要成分、预期疗效、潜在副作用和注意事项。提供详细的图文教程，指导用户如何正确服用药物，包括开封、剂量测量和服用方法等。对于需要特殊方式服用的药物(如吸入器、注射等)，提供步骤清晰的使用指导。对于复杂的用药指南或常见问题，提供视频教程，由专业医疗人员演示正确的用药方法和注意事项。视频内容应简短、易于理解，并配有清晰的图示和字幕。
[0063] 所述用药反馈模块用于收集用户的用药反馈信息；所述用药反馈信息包括用药后的身体反应、药品副作用和用药遗忘情况。
[0064] 具体地，用户可以通过用药反馈模块输入用药后的身体反应、药品副作用或用药遗忘情况。用药反馈模块支持多种输入方式，如文字、语音和图片，以便于用户记录和分享反馈信息。系统将这些信息进行汇总和分析，以优化用药提醒模块的提醒策略，并为健康分析模块提供重要数据。
[0065] 所述健康分析模块用于采用机器学习算法对用户的用药模式、用药效果和潜在的药物相互作用进行深入分析，并生成健康数据报告；
[0066] 其中，所述健康分析模块包括健康数据分析单元和咨询单元；
[0067] 所述健康数据分析单元用于采集用户的用药数据和反馈信息，利用机器学习算法进行健康分析，并生成健康数据报告；
[0068] 所述咨询单元用于根据所述健康数据报告，提供健康管理和用药指导建议。
[0069] 进一步地，所述健康数据分析单元的运行过程包括以下步骤：
[0070] 收集用户的用药数据和反馈信息，并对收集到的数据进行清洗和标准化处理；
[0071] 具体地，采用数据清洗技术去除不完整或错误的数据记录，使用标准化方法统一不同来源和格式的数据。对于缺失数据，采用插值或估计方法进行处理，以确保数据分析的准确性。
[0072] 采用数据挖掘技术，从预处理后的数据中提取关键特征，所述关键特征包括用药规律性、剂量适应性、时间依从性和反馈信息的模式分析；
[0073] 利用机器学习算法，基于提取的关键特征对健康数据进行深入分析，构建用药效果评估模型；
[0074] 基于用药效果评估模型，对用户的用药模式、用药效果及潜在的药物相互作用进行综合评估，生成健康数据报告；所述健康数据报告包括健康评估结果、用药指导建议及潜在风险预警。
[0075] 具体地，利用数据挖掘技术从预处理后的数据中提取关键特征，如用药规律性(服药时间的一致性)、剂量适应性(是否按照推荐剂量服用)、时间依从性(按时服药的频率)和反馈信息的模式(如副作用的出现频率)。采用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，对提取的关键特征进行分析，识别用药模式和健康趋势，预测潜在的健康风险或药物相互作用。基于提取的关键特征和用户反馈，构建用药效果评估模型。该模型旨在评估不同药物治疗效果的差异，识别对用户效果最佳的药物及其剂量。定期使用新收集的数据对模型进行评估和调整，以提高预测的准确性和适应性。采用交叉验证等技术来评估模型的性能，确保其在多种情况下都具有良好的泛化能力。根据用药效果评估模型的分析结果，生成包含健康评估结果、用药指导建议及潜在风险预警的个性化健康数据报告。报告中包含图表和摘要，帮助用户快速把握关键信息。报告支持动态更新，随着用户的用药数据和健康信息的变化，系统会定期提供更新的分析和建议。基于健康数据报告，提供个性化的健康管理建议，如生活方式调整、饮食和运动建议等，旨在提高用户的整体健康水平。提供个性化的用药指导，包括药品选择、剂量调整、用药时间优化等，以确保用户获得最佳的治疗效果。
[0076] 在本实施例中，通过用药信息管理模块的精确数据录入和药品数据库单元的详细药品信息，用户能够准确无误地管理其用药信息。自动拼写修正建议和智能药品推荐进一步减少了错误的可能性，从而提高了用药的安全性和准确性。
[0077] 药品匹配模块利用自然语言处理技术和知识图谱进行深入分析和匹配验证，确保用户能够获得最适合其病情的药品推荐。健康分析模块采用机器学习算法对用户的用药模式、用药效果和潜在的药物相互作用进行分析，为用户提供个性化的健康数据报告和用药指导建议。
[0078] 用药提醒模块根据用户的用药时间和周期自动生成提醒，并通过多种通讯方式向用户发送提醒信息，确保用户不会错过用药时间。药品展示单元提供的详细药品信息和图文、视频教程帮助用户正确理解和使用药物，进一步提高了用药的准确性和便利性。动态定时算法能够根据用户的用药反馈和健康状况调整提醒时间，鼓励用户提高用药依从性。良好的用药依从性不仅能减少用药遗忘情况，还能优化治疗效果，为用户带来更好的健康状况。
[0079] 用药反馈模块允许用户记录和分享用药后的身体反应、药品副作用等反馈信息，这不仅有助于医疗专家监测和调整治疗方案，也鼓励用户积极参与自己的健康管理。系统采用加密技术保护存储在数据库中的信息，保证用户数据的安全和隐私，减少数据泄露和未授权访问的风险。
[0080] 实施例2
[0081] 根据实施例1所述的一种用药提醒系统，其中，所述药品匹配模块的运行过程包括以下步骤：
[0082] 接收所述用药信息管理模块的用药信息查询请求；
[0083] 利用自然语言处理技术对所接收的用药信息进行预处理，包括用药信息的语义解析和关键词提取；
[0084] 通过药品知识图谱G＝(V,E)，基于语义相似度的药物信息检索，通过图谱嵌入和向量空间模型，映射用户需求与药品实体之间的相关性；其中，G＝(V,E)表示药品知识图谱，V表示图中的节点集合，包括药品实体和疾病实体；E表示图中的边集合，表示实体之间的关系；通过图谱嵌入技术和向量空间模型，将药品和疾病的实体及其关系映射到一个高维空间中，以便计算用户需求与药品实体之间的语义相似度。
[0085] 采用图神经网络算法，从药品知识图谱中综合分析药物间的潜在相互作用、副作用风险及适应症匹配度，得出药品最佳匹配结果；
[0086] 对匹配结果进行验证和确认，并生成药品匹配报告。
[0087] 更进一步地，所述图神经网络算法的公式如下：
[0088] H(l+1)＝f(H(l)，A)；
[0089] 其中，H(l+1)表示药品最佳匹配结果；H(l)表示用药信息管理模块接收的药品信息，A表示图中各节点之间的连接关系，在药品知识图谱中，节点代表药品和疾病实体，边代表它们之间的关系；f表示图神经网络层的传播函数，用于更新节点的特征信息。
[0090] 在本实施例中，通过药品知识图谱和图神经网络算法的应用，系统能够深入分析药物间的潜在相互作用、副作用风险及适应症匹配度。这种深层次的分析帮助识别最佳的药物选择，减少了不适当药物使用的风险。采用图谱嵌入技术和向量空间模型，将药品和疾病实体及其关系映射到高维空间中，这允许系统根据用户的具体需求计算与各药品实体之间的语义相似度。这种个性化的匹配方式能够为每位用户推荐最适合其个人健康状况和治疗需求的药品。通过综合分析药物间的潜在相互作用，系统能够预警潜在的药物相互作用风险，为用户提供安全的用药建议。这不仅保护了用户的健康，也减少了因药物相互作用而导致的不良反应和医疗成本。
[0091] 以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
