一种基于传感器的药物代谢动态监测方法及系统与流程

本发明涉及药物代谢监测领域，尤其涉及一种基于传感器的药物代谢动态监测方法及系统。

背景技术：

1、基于生物传感器的药物代谢监测技术逐渐应用于临床药物管理领域，通过实时获取人体内药物浓度变化、生理状态响应以及相关代谢参数，为药物剂量调整和疗效评估提供数据支持。例如，cn119517450a公开了一种集成动态药物代谢监测与预警系统，该技术方案采用光学传感器、电生理传感器以及化学传感器获取生物信号，实现药物代谢动态监测。

2、sd大鼠由于具有遗传背景稳定、体型适宜、代谢特征明确以及实验重复性较高等特点，被广泛应用于药物吸收、分布、代谢和排泄过程分析。基于候选药物开展药代动力学实验时，往往需要根据药物理化性质、预期治疗浓度等影响因素确定给药剂量，对药物浓度变化曲线进行分析，进而获取关键药代参数。现有技术中，sd大鼠药代分析方法通常依赖定时采样和离线检测，不仅需要多次采集动物样本，增加实验操作复杂度，同时由于采样时间间隔有限，难以连续反映药物吸收、代谢转化以及清除过程中的动态变化。例如，cn119517450a所公开的技术方案相比传统实验室检测方式具有一定便捷性。但是，该方法主要针对单一时间节点下的药物浓度进行分析，缺少对连续动态代谢过程的建模能力，无法有效表征药物吸收、转化以及清除过程中的状态变化。

3、更进一步的，现有部分药物代谢监测系统通过结合心率、血氧、体温等生理参数辅助判断药物作用效果。该类技术通常采用固定阈值或者简单数据关联方式进行分析，未考虑不同传感数据之间存在的时间关联关系以及个体代谢差异因素。在sd大鼠连续药代监测场景下，由于传统方法需要按照预设时间点进行采血检测，无法实时获得动物体内药物浓度变化趋势。在实际监测过程中，由于不同传感器采样频率、数据类型以及信号稳定性存在差异，容易导致数据漂移、异常波动以及信息缺失等问题，使最终分析结果产生偏差。因此，如何利用传感器获取多源动态数据，并针对不同类型数据之间的关联关系进行有效融合处理，建立能够反映个体化药物代谢状态变化规律的数据模型，成为当前药物智能监测领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明为克服上述现有技术中药物代谢监测过程中存在的数据采集维度单一、动态变化表征不足以及个体差异适应性较弱等问题，提供一种基于传感器的药物代谢动态监测方法。该方法通过多模态传感节点采集药物代谢过程中的生物化学响应数据、生理状态数据以及环境行为关联数据，并对不同类型传感数据进行时间同步与特征编码处理，构建药物代谢状态特征空间，并基于药物代谢状态迁移关系对多源数据进行可信度评估与融合处理，建立动态代谢联合特征向量，通过趋势预测模型实现对药物浓度变化趋势、代谢速率变化状态以及异常代谢风险的动态分析。进一步的，本发明还提供了一种用于实现基于传感器的药物代谢动态监测方法的监测系统。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，包括以下步骤：

3、步骤1：通过部署于目标监测对象上的多模态传感节点采集药物代谢过程中的连续动态监测数据，根据数据类型进行分类处理，得到第一生物化学响应数据、第二生理状态数据以及第三环境行为关联数据；

4、步骤2：分别对所述第一生物化学响应数据、第二生理状态数据以及第三环境行为关联数据进行时间同步处理与特征编码处理，获得对应的第一代谢特征序列xa、第二生理特征序列xb以及第三关联特征序列xc；

5、步骤3：基于所述第一代谢特征序列xa、第二生理特征序列xb以及第三关联特征序列xc构建多维药物代谢状态特征空间，将不同时间节点对应的传感数据映射至统一状态表征空间，获得当前药物代谢状态特征xs；

6、步骤4：根据历史采集的药物代谢动态数据构建状态迁移关系模型，对当前药物代谢状态特征xs进行时序关联分析，获得药物代谢状态转移参数m；

7、步骤5：基于所述状态转移参数m对第一代谢特征序列xa、第二生理特征序列xb以及第三关联特征序列xc进行可信度评估，分别计算不同传感数据源对应的数据权重系数，并根据所述权重系数进行多源数据融合处理，获得动态代谢联合特征向量z；

8、步骤6：将所述动态代谢联合特征向量z输入预先构建的药物代谢趋势预测模型中，基于所述药物代谢趋势预测模型对当前药物代谢状态进行非线性映射分析，获得未来时间窗口内对应的药物浓度变化趋势预测结果y以及代谢速率变化参数v；

9、步骤7：获取实际传感器反馈数据，并将所述实际反馈数据与步骤6获得的药物浓度变化趋势预测结果y进行误差计算，得到预测偏差参数e；

10、步骤8：判断所述预测偏差参数e是否大于预设误差阈值t；若e＞t，则根据所述预测偏差参数e调整状态迁移关系模型中的状态转移参数m以及数据权重系数；若e≤t，则保持当前模型参数；

11、步骤9：基于调整后的状态迁移关系模型重新执行药物代谢状态预测过程，输出目标对象当前药物代谢状态信息、药物浓度变化曲线以及未来代谢趋势预测结果；

12、步骤10：根据所述药物代谢状态信息以及未来代谢趋势预测结果生成动态监测结果，并对异常药物代谢状态进行风险标记。

13、在本发明中，所述第一生物化学响应数据包括药物浓度响应信号、药物代谢产物浓度变化信号以及与药物代谢过程相关的生化反应参数；所述第二生理状态数据包括心率变化参数、血氧变化参数、体温变化参数以及皮肤电响应参数；所述第三环境行为关联数据包括目标监测对象的运动状态参数、给药时间参数、环境温湿度参数以及行为活动参数。

14、在本发明中，所述第一代谢特征序列xa至少包括药物浓度变化趋势特征、代谢产物变化速率特征以及药物清除特征；所述第二生理特征序列xb至少包括生命体征波动特征以及人体响应强度特征；所述第三关联特征序列xc至少包括给药时间关联特征、行为状态关联特征以及环境扰动特征。

15、在本发明中，所述药物代谢状态特征xs为基于多源传感数据构建的综合状态表征参数，用于描述目标监测对象当前药物代谢状态变化；所述药物代谢状态特征xs至少包括药物浓度变化特征、代谢速率特征、生理响应特征、环境影响特征以及个体代谢偏差特征。

16、在本发明中，所述状态迁移关系模型用于描述相邻时间节点之间药物代谢状态的变化关系，其表示为：，其中，表示当前时间节点对应的药物代谢状态特征，表示下一时间节点预测状态，表示影响药物代谢状态变化的外部输入参数。

17、在本发明中，步骤5中，所述数据权重系数通过传感数据可信度计算获得，其计算方式为：,其中，表示第溇传感数据在当前时间节点对应的数据融合权重，表示第类传感数据的可信度评价参数。

18、在本发明中，所述动态代谢联合特征向量z表示为,其中，xa表示第一代谢特征序列，xb为第二生理特征序列，xc为第三关联特征序列，m表示状态迁移参数，、、、分别表示对应特征融合权重系数，且满足：。

19、在本发明中，步骤6中的药物代谢趋势预测模型表示为：,其中，表示动态代谢联合特征向量，表示预测模型参数集合，表示非线性映射函数；所述预测模型通过：,获得未来药物代谢状态概率分布结果，其中wi表示第i层网络权重矩阵，bi表示对应偏置参数，表示非线性激活函数。

20、在本发明中，步骤7中，预测偏差参数日表示为：,其中，yr表示实际传感器反馈获得的药物代谢状态参数，yp表示药物代谢趋势预测模型输出的预测参数。

21、在本发明中，基于传感器的药物代谢动态监测方法的监测系统，包括多模态传感采集模块、数据同步编码模块、代谢状态建模模块、状态迁移分析模块、多源数据融合模块、趋势预测模块、自适应优化模块以及结果输出模块；

22、所述多模态传感采集模块用于采集目标监测对象药物代谢过程中的第一生物化学响应数据、第二生理状态数据以及第三环境行为关联数据；

23、所述数据同步编码模块用于对不同来源、不同采样周期的传感数据进行时间同步处理，并生成第一代谢特征序列xa、第二生理特征序列xb以及第三关联特征序列xc；

24、所述代谢状态建模模块用于基于多源传感特征构建药物代谢状态特征空间，并输出药物代谢状态特征xs；

25、所述状态迁移分析模块用于根据历史药物代谢数据建立状态迁移关系模型，并计算药物代谢状态转移参数m；

26、所述多源数据融合模块用于根据状态迁移参数m对不同传感数据进行可信度评估，并构建动态代谢联合特征向量z；

27、所述趋势预测模块用于将动态代谢联合特征向量z输入药物代谢趋势预测模型，输出未来药物浓度变化趋势预测结果y以及代谢速率变化参数v；

28、所述自适应优化模块用于根据预测结果与实际反馈数据之间的预测偏差参数e调整模型参数；

29、所述结果输出模块用于输出目标监测对象的药物代谢状态信息、浓度变化曲线以及异常风险标记结果。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：本发明通过构建基于多模态传感数据的药物代谢动态监测方法，实现了由单一指标检测向多维状态感知与动态分析的转变。通过对生物化学响应数据、生理状态数据以及环境行为关联数据进行同步采集、特征编码和融合处理，提高了药物代谢信息获取的完整性与准确性。同时，本发明基于药物代谢状态迁移关系建立动态状态表征模型，能够有效分析药物浓度变化、代谢速率变化以及个体差异因素对监测结果的影响，降低传统检测过程中因个体差异导致的误判问题。此外，通过引入预测反馈优化机制，根据实时检测数据对模型参数进行动态修正，提高了长期连续监测过程中的稳定性与适应能力。本发明不仅能够实现药物代谢状态的实时监测，还能够对未来变化趋势及异常代谢风险进行预测，为精准用药、个体化治疗以及药物安全管理提供可靠的数据支撑。