一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统及方法

摘要

本发明公开了一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统及方法，该系统包括：多个采集终端、电子病历采集模块、特定药物数据挖掘模块、云终端不良事件数据处理模块、云生成模块、主控计算机、人机交互界面、数据交换机；该方法包括：步骤S1，联网各医院电子病历系统；步骤S2，抓取电子病历系统中服用过特定药物的患者；步骤S3，建立相关药物与使用该药物后不良反应数据库；步骤S4，筛选数据；步骤S5，特征归类；本发明通过综合各大医院的电子病历来分析特定药物的不良反应，数据来源更广泛，各类人群均有，有利于分析药品相对各类人群所产生的反应。分析过程能够将无用数据剔除，便于分析，减小数据分析工作量，增大样本精确度。

说明书

【技术领域】

本发明涉及药物不良反应的技术领域，特别是面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统及方法的技术领域。

【背景技术】

药物不良反应(ADR)是由药物的正常使用引起的非预期的和潜在有害的反应。ADR代表全世界的重要公共健康问题。预测ADR对于安全药物开发和精确药物治疗是非常有价值和重要的。一些药物虽然经过多次相关实验后，能够得到一部分药物的相关不良反应，但由于实验样本的限制，导致可能无法得出该药物的全部不良反应。

对此，专利号为CN104765947B的中国发明专利提出了一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘方法，该方法包括以下步骤：A、抓取药物不良事件报告；B、对药物不良事件数据集的药物不良事件报告进行数据预处理；C、药名标准化；D、过滤已知不良反应；E、关联度计算；F、关联度排序。本发明适用于潜在药物不良反应的挖掘工作，不限于药物的种类；能够有效的发现上市药物的安全隐患。但这种挖掘方法计算量大，样本较杂，无法进行有效分析，无法针对某种特定药物进行分析。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统及方法，能够抓取病历从而分析特定的药物潜在不良反应。

为实现上述目的，本发明提出了一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统，包括：

多个采集终端，所述采集终端设置于各医院内并与医院内电子病历系统数据通信连接；

电子病历采集模块，与所述采集终端连接，用于联网各医院电子病历系统，采集电子病历；

特定药物数据挖掘模块，与所述电子病历采集模块连接，用于挖掘所述电子病历采集模块采集的电子病历中服用过特定药物的患者，获取相关患者信息；

云终端不良事件数据处理模块，与所述特定药物数据挖掘模块连接，用于处理所述特定药物数据挖掘模块，抓取数据中不良事件数据，建立相关药物与使用该药物后不良反应数据库；

云生成模块，与所述云终端不良事件数据处理模块连接，用于特征归类，将所述云终端不良事件数据处理模块筛选后的患者数据进行特征归类，将近似不良反应归类在一起，生成相关药物与使用该药物后不良反应数据库表格；

主控计算机，与所述云生成模块连接，用于接收处理所述云生成模块生成的数据库表格；

人机交互界面，与所述主控计算机连接，用于显示所述主控计算机处理后数据表格；

数据交换机，用于连接所述特定药物数据挖掘模块与所述云终端不良事件数据处理模块、所述云生成模块与所述人机交互界面。

作为优选，还包括与所述特定药物数据挖掘模块连接用于储存数据的第一储存模块和与所述主控计算机连接用于储存数据的第二储存模块。

作为优选，还包括与所述特定药物数据挖掘模块连接的数据剔除模块，所述数据剔除模块用于剔除所述特定药物数据挖掘模块建立的药物使用者名单中所述相关患者信息完整性，并判断数据是否有缺失，若有缺失，则剔除所述相关药物与使用该药物后不良反应数据库中相关患者信息完整性缺失的不良反应患者信息。

作为优选，还包括通过所述数据交换机与所述云终端不良事件数据处理模块连接的已知药品不良反应数据库模块，所述数据库模块用于记录已知药品不良反应相关数据。

本发明的另一个目的在与提供一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘方法，包括以下步骤：

步骤S1，联网各医院电子病历系统；

步骤S2，抓取电子病历系统中服用过特定药物的患者，建立药物使用者名单，获取相关患者信息；

步骤S3，根据步骤S2中抓取的患者名单提取该患者使用药物后的病历记录中不良事件数据，建立相关药物与使用该药物后不良反应数据库；

步骤S4，筛选所述相关药物与使用该药物后不良反应数据库患者数据，剔除部分无用患者数据；

步骤S5，特征归类，将步骤S4筛选后的患者数据进行特征归类，将近似不良反应归类在一起，生成立相关药物与使用该药物后不良反应数据库表格并通过用户交互界面进行显示。

作为优选，所述的步骤S2中相关患者信息包括性别、年龄、病史、体质信息。

作为优选，所述的步骤S4具体包括以下步骤：

步骤S4-1，根据步骤S2中抓取的患者名单电子病历抓取该患者除了所需挖掘潜在不良反应药物之外是否同时服用其他药物，如果有，则获取同时服用药物名单并进入下一步骤；

步骤S4-2，获取已知药品不良反应相关数据库，并从所述已知药品不良反应相关数据库中获取所述步骤S4-1中获取的同时服用其他药物名单的不良反应特征；

步骤S4-3，将所述步骤S4-2中获取的同时服用的其他药物不良反应特征与该患者使用药物后的病历记录中不良事件数据进行特征比对，将特征比对接近的患者记录剔除。

作为优选，所述的步骤S4还包括：

步骤S4-4，联网引入已知药品不良反应相关数据库，获取所述特定药物的已知不良反应特征，将步骤S4筛选后的患者数据中，与所述已知不良反应特征进行特征比对，剔除所述特定药物的已知不良反应患者名单。

作为优选，所述的步骤S4还包括检查所述相关患者信息完整性，并判断数据是否有缺失，若有缺失，则剔除所述相关药物与使用该药物后不良反应数据库中相关患者信息完整性缺失的不良反应患者信息。

作为优选，所述的已知药品不良反应相关数据库为我国药品不良反应ADR数据库。

作为优选，所述的步骤S5中不良反应数据表格包含有该类不良反应患者总数数据、该类不良反应患者与所述药物使用者名单百分比数据、该类不良反应患者死亡率数据。

作为优选，所述的步骤S5中不良反应数据表格还包括该类不良反应患者年龄分布数据。

作为优选，所述的步骤S5中不良反应数据表格中所有类数据按该类不良反应患者与所述药物使用者名单百分比比例降序排列。

作为优选，所述的步骤S5中不良反应数据表格中不同性别患者分开统计。

本发明一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统及方法的有益效果：本发明通过综合各大医院的电子病历来分析特定药物的不良反应，数据来源更广泛，采集数据更方便，且样本更完善，各类人群均有，有利于分析药品相对各类人群所产生的反应。分析过程能够将无用数据剔除，便于分析，减小数据分析工作量，增大样本精确度。分析后的数据建立不良反应数据库表格显示，便于了解和分析潜在不良反应情况，计算过程通过云端进行，减小系统成本，减小系统体积，计算量更大。

本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。

【附图说明】

图1是本发明一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统结构示意图。

图中：1-电子病历采集模块、2-特定药物数据挖掘模块、3-云终端不良事件数据处理模块、4-云生成模块、5-人机交互界面、7-数据剔除模块、9-已知药品不良反应数据库模块、10-采集终端、11-主控计算机、12-数据交换机、61-第一储存模块、62-第二储存模块。

【具体实施方式】

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例一：

参阅图1，本发明一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘系统，包括。

多个采集终端10。采集终端10设置于各医院内并与医院内电子病历系统数据通信连接。用于联网各医院电子病历系统，采集电子病历。

电子病历采集模块1。与采集终端10连接。用于联网各医院电子病历系统。采集电子病历。

特定药物数据挖掘模块2。与电子病历采集模块1连接。用于挖掘电子病历采集模块1采集的电子病历中服用过特定药物的患者。获取相关患者信息。

云终端不良事件数据处理模块3。与特定药物数据挖掘模块2连接。用于处理特定药物数据挖掘模块2采集数据。抓取数据中不良事件数据。建立相关药物与使用该药物后不良反应数据库。。

云生成模块4。与云终端不良事件数据处理模块3连接。用于特征归类。

将云终端不良事件数据处理模块3筛选后的患者数据进行特征归类。将近似不良反应归类在一起。生成相关药物与使用该药物后不良反应数据库表格。

主控计算机11。与云生成模块4连接。用于接收处理云生成模块4生成的数据库表格。

人机交互界面5。与主控计算机11连接。用于显示主控计算机11处理后数据表格。

数据交换机12。用于连接特定药物数据挖掘模块2与云终端不良事件数据处理模块3、云生成模块4与人机交互界面5。本实施例通过综合各大医院的电子病历来分析特定药物的不良反应，数据来源更广泛，采集数据更方便，且样本更完善，各类人群均有，有利于分析药品相对各类人群所产生的反应。挖掘临床试验时未发现的药物潜在不良反应。本实施例计算过程通过云终端不良事件数据处理模块3和云生成模块4云端进行，减小系统成本，减小系统体积，计算量更大。

参阅图1，还包括与特定药物数据挖掘模块2连接用于储存数据的第一储存模块61和与主控计算机11连接用于储存数据的第二储存模块62。储存模块用于储存采集的数据和各步骤分析过程所产生的数据，便于后期查询和调取。

参阅图1，还包括与特定药物数据挖掘模块2连接的数据剔除模块7。数据剔除模块7用于剔除特定药物数据挖掘模块2建立的药物使用者名单中相关患者信息完整性，并判断数据是否有缺失。若有缺失，则剔除相关药物与使用该药物后不良反应数据库中相关患者信息完整性缺失的不良反应患者信息。通过数据剔除模块7将无用数据剔除，便于分析，减小数据分析工作量，增大样本精确度。

参阅图1，还包括通过数据交换机12与云终端不良事件数据处理模块3连接的已知药品不良反应数据库模块9。数据库模块9用于记录已知药品不良反应相关数据。通过引入已知药品不良反应数据库模块9内的已知药品不良反应数据，方便与电子病历中记录的不良反应对比，

实施例二：

本发明一种面向大数据的潜在药物不良反应数据挖掘方法，包括以下步骤。

步骤S1。联网各医院电子病历系统。

步骤S2。抓取电子病历系统中服用过特定药物的患者，建立药物使用者名单，获取相关患者信息。

步骤S3。根据步骤S2中抓取的患者名单提取该患者使用药物后的病历记录中不良事件数据，建立相关药物与使用该药物后不良反应数据库。

步骤S4。筛选相关药物与使用该药物后不良反应数据库患者数据，剔除部分无用患者数据。

步骤S5。特征归类，将步骤S4筛选后的患者数据进行特征归类，将近似不良反应归类在一起，生成立相关药物与使用该药物后不良反应数据库表格并通过用户交互界面进行显示。本实施例通过综合各大医院的电子病历来分析特定药物的不良反应，数据来源更广泛，采集数据更方便，且样本更完善，各类人群均有，有利于分析药品相对各类人群所产生的反应。分析过程能够将无用数据剔除，便于分析，减小数据分析工作量，增大样本精确度。分析后的数据建立不良反应数据库表格显示，便于了解和分析潜在不良反应情况。

进一步的，步骤S2中相关患者信息包括性别、年龄、病史、体质信息。详细记录患者信息，便于分析该药物在不同人群、不同体质中的反应。

进一步的，步骤S4具体包括以下步骤。

步骤S4-1。根据步骤S2中抓取的患者名单电子病历抓取该患者除了所需挖掘潜在不良反应药物之外是否同时服用其他药物。如果有，则获取同时服用药物名单并进入下一步骤。

步骤S4-2。获取已知药品不良反应相关数据库。并从已知药品不良反应相关数据库中获取步骤S4-1中获取的同时服用其他药物名单的不良反应特征。

步骤S4-3。将步骤S4-2中获取的同时服用的其他药物不良反应特征与该患者使用药物后的病历记录中不良事件数据进行特征比对，将特征比对接近的患者记录剔除。本实施例将患者同时服用的其他药物不良反应信息剔除，便于提炼信息，便于针对所需分析的药物提炼不良反应信息。

进一步的，步骤S4还包括步骤S4-4。联网引入已知药品不良反应相关数据库。获取特定药物的已知不良反应特征。将步骤S4筛选后的患者数据中，与已知不良反应特征进行特征比对。剔除特定药物的已知不良反应患者名单。本发明目的在于分析药物的潜在不良反应，将已知的不良反应患者剔除，便于分析潜在的不良反应。

进一步的，步骤S4还包括检查相关患者信息完整性。并判断数据是否有缺失。若有缺失，则剔除相关药物与使用该药物后不良反应数据库中相关患者信息完整性缺失的不良反应患者信息。通过将无用数据剔除，便于分析，减小数据分析工作量，增大样本精确度。

进一步的，已知药品不良反应相关数据库为我国药品不良反应ADR数据库。

进一步的，步骤S5中不良反应数据表格包含有该类不良反应患者总数数据、该类不良反应患者与药物使用者名单百分比数据、该类不良反应患者死亡率数据。便于分析各种潜在不良反应的严重程度。

进一步的，步骤S5中不良反应数据表格还包括该类不良反应患者年龄分布数据。便于分析该药物的潜在不良反应在各年龄端人群中的发病率。

进一步的，步骤S5中不良反应数据表格中类数据按该类不良反应患者与药物使用者名单百分比比例降序排列。便于数据分析，找出发病率最高的几种不良反应，从而采取相应措施。

进一步的，步骤S5中不良反应数据表格中不同性别患者分开统计。便于分析该种不良反应在不同性别之间的发病率。

上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。