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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川衛(wèi)生康復(fù)職業(yè)學(xué)院申請(qǐng)的專利基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119418951B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510025811.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/70；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)是由王瑩;陳海旭;謝文賢;陳嵐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，通過從臨床反饋大數(shù)據(jù)中精確提取藥物作用特征數(shù)據(jù)和患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)，并創(chuàng)新性地將這些特征數(shù)據(jù)進(jìn)行交融處理，生成了更為綜合的藥物臨床反饋特征，為后續(xù)的藥物不良反應(yīng)分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。進(jìn)一步地，能夠在龐大的臨床反饋特征中智能搜索并識(shí)別出符合藥物組合應(yīng)用條件的特征組合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)藥物聯(lián)合使用下不良反應(yīng)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與評(píng)估。最終，基于這些特征分組，能夠自動(dòng)生成目標(biāo)藥物所對(duì)應(yīng)的藥物不良反應(yīng)標(biāo)簽，為藥物研發(fā)、臨床應(yīng)用及監(jiān)管提供了數(shù)據(jù)支持，有效降低了藥物使用過程中不良反應(yīng)的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，保障了患者的用藥安全。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：獲取對(duì)多個(gè)目標(biāo)藥物進(jìn)行藥物臨床試驗(yàn)生成的臨床反饋大數(shù)據(jù)；從各個(gè)所述目標(biāo)藥物的臨床反饋大數(shù)據(jù)中提取出藥物作用特征數(shù)據(jù)和患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)；分別將對(duì)應(yīng)于同一個(gè)所述目標(biāo)藥物的藥物作用特征數(shù)據(jù)和患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行交融，生成各個(gè)所述目標(biāo)藥物的藥物臨床反饋特征；在各個(gè)所述目標(biāo)藥物的藥物臨床反饋特征中，搜索與目標(biāo)藥物臨床反饋特征之間符合藥物組合應(yīng)用條件的組合藥物臨床反饋特征，并將所述目標(biāo)藥物臨床反饋特征與符合所述藥物組合應(yīng)用條件的組合藥物臨床反饋特征進(jìn)行分組，生成特征分組；基于所述特征分組確定各個(gè)所述目標(biāo)藥物所對(duì)應(yīng)的藥物不良反應(yīng)標(biāo)簽；其中，所述藥物作用特征數(shù)據(jù)和所述患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)是利用自編碼器獲得；所述獲取對(duì)多個(gè)目標(biāo)藥物進(jìn)行藥物臨床試驗(yàn)生成的臨床反饋大數(shù)據(jù)之前，還包括：獲取對(duì)多個(gè)模板藥物進(jìn)行藥物臨床試驗(yàn)生成的各模板臨床反饋大數(shù)據(jù)；利用參考自編碼器提取各個(gè)所述模板臨床反饋大數(shù)據(jù)的第一樣例患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)和第一樣例藥物作用特征數(shù)據(jù)，并將各個(gè)所述模板臨床反饋大數(shù)據(jù)的第一樣例患者反應(yīng)特征數(shù)據(jù)和第一樣例藥物作用特征數(shù)據(jù)進(jìn)行交融，生成各第一樣例藥物臨床反饋特征；在各個(gè)所述第一樣例藥物臨床反饋特征中，搜索與目標(biāo)樣例藥物臨床反饋特征之間符合所述藥物組合應(yīng)用條件的組合樣例藥物臨床反饋特征；基于所述目標(biāo)樣例藥物臨床反饋特征的第一標(biāo)簽熱力圖和所述組合樣例藥物臨床反饋特征的第一標(biāo)簽熱力圖，確定組合誤差參數(shù)；基于所述目標(biāo)樣例藥物臨床反饋特征的第一標(biāo)簽熱力圖，確定均衡分布誤差參數(shù)；基于所述組合誤差參數(shù)和所述均衡分布誤差參數(shù)，更新所述參考自編碼器的參數(shù)信息，生成所述自編碼器。

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