用药风险评估方法与用药风险评估装置与流程

1.本发明涉及一种用药风险分析技术，且尤其涉及一种用药风险评估方法与用药风险评估装置。


背景技术：

2.药物虽然可以用来治疗疾病，但也可能造成其他健康上的风险。特别是，针对同一病患所连续服用的多种药物，彼此间可能会引发不同的连锁反应。因此，如何确认同一病患所连续使用的不同药物彼此之间是否会相互干扰，甚至在病患身体上造成不良影响，实为本领域技术人员所致力研究的课题之一。


技术实现要素：

3.本发明提供一种用药风险评估方法与用药风险评估装置，可使用经筛选的用药路径信息来建立药物的风险评估模型。
4.本发明的实施例提供一种用药风险评估方法，其包括：获得用药数据库中与第一药物组合有关的第一用药路径信息；获得所述用药数据库中与第二药物组合有关的第二用药路径信息；获得所述第一用药路径信息与所述第二用药路径信息之间的重叠用药信息；判断所述重叠用药信息是否符合噪声排除条件；以及若所述重叠用药信息符合所述噪声排除条件，在不考虑所述第一用药路径信息的前提下，根据所述用药数据库中的其余用药路径信息，建立风险评估模型，其中所述风险评估模型用以评估所述用药数据库中的至少一药物的使用风险。
5.本发明的实施例另提供一种用药风险评估装置，其包括存储电路与处理器。所述存储电路用以存储用药数据库。所述处理器连接至所述存储电路。所述处理器用以：获得所述用药数据库中与第一药物组合有关的第一用药路径信息；获得所述用药数据库中与第二药物组合有关的第二用药路径信息；获得所述第一用药路径信息与所述第二用药路径信息之间的重叠用药信息；判断所述重叠用药信息是否符合噪声排除条件；以及若所述重叠用药信息符合所述噪声排除条件，在不考虑所述第一用药路径信息的前提下，根据所述用药数据库中的其余用药路径信息，建立风险评估模型，其中所述风险评估模型用以评估所述用药数据库中的至少一药物的使用风险。
6.基于上述，本发明的实施例提出的用药风险评估方法与用药风险评估装置，可在建立、训练或更新药物的风险评估模型的过程中，先将可能引发噪声或不确定性的用药路径信息排除。藉此，可提高所建立的风险评估模型的可靠度。
附图说明
7.图1是根据本发明的一实施例所示出的用药风险评估装置的概要方块图；
8.图2是根据本发明的一实施例所示出的第一用户的用药历史记录的示意图；
9.图3是根据本发明的一实施例所示出的第一用户的用药路径信息的示意图；
10.图4是根据本发明的一实施例所示出的第二用户的用药路径信息的示意图；
11.图5是根据本发明的一实施例所示出的第一用药路径信息、第二用药路径信息及重叠用药信息的示意图；
12.图6是根据本发明的一实施例所示出的第一用药路径信息、第二用药路径信息及重叠用药信息的示意图；
13.图7是根据本发明的一实施例所示出的用药风险评估方法的流程图。
具体实施方式
14.现将详细地参考本发明的示范性实施例，示范性实施例的实例说明于附图中。只要有可能，相同元件符号在附图和描述中用来表示相同或相似部分。
15.图1是根据本发明的一实施例所示出的用药风险评估装置的概要方块图。请参照图1，装置(亦称为用药风险评估装置)10可实作为笔记本计算机、台式计算机、平板计算机、工业用计算机、服务器或其他类型的计算机装置。
16.用药风险评估装置10包括处理器11与存储电路12。处理器11用以控制用药风险评估装置10的整体或部分操作。例如，处理器11可包括中央处理单元(cpu)、或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、可编程控制器、专用集成电路(application specific integrated circuits,asic)、可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)或其他类似装置或这些装置的组合。
17.存储电路12连接至处理器11并用以存储数据。例如，存储电路12可包括易失性存储电路与非易失性存储电路。易失性存储电路用以易失性的存储数据。例如，易失性存储电路可包括随机存取存储器(random access memory,ram)或类似的易失性存储媒体。非易失性存储电路用以非易失性的存储数据。例如，非易失性存储电路可包括只读存储器(read only memory,rom)、固态硬盘(solid state disk,ssd)和/或传统硬盘(hard disk drive,hdd)或类似的非易失性存储媒体。
18.须注意的是，用药风险评估装置10还可包括显示器、鼠标、键盘、触控板、触控屏幕、扬声器、麦克风、网络接口卡和/或电源供应电路等各式输入/输出装置。本发明不限制所述输入/输出装置的类型。
19.在一实施例中，存储电路12存储有用药数据库101。用药数据库101可用以存储一或多个用户(亦称为病患)的历史用药记录。例如，某一个用户的历史用药记录可反映此用户在过去一段时间内的用药历史，包含此用户曾经使用过的药物的名称以及使用特定药物的时间(例如日期)。此外，用药数据库101还可用以存储更多有用的信息，本发明不加以限制。
20.在一实施例中，存储电路12还存储有风险评估模型102。风险评估模型102可用以评估用药数据库101中的至少一种药物的使用风险。在一实施例中，风险评估模型102还可用以评估用药数据库101中的多种药物在依序或合并使用上可能存在的风险。例如，在建立风险评估模型102后，风险评估模型102可针对多种药物进行与此些药物的使用顺序以及此些药物使用上可能存在的风险有关的分析。例如，根据分析结果，风险评估模型102可输出一个报表，以呈现某些药物在依序或合并使用上可能存在的风险(例如可能引发的副作用)。此外，风险评估模型102还可输出更多与药物的使用风险有关的信息，本发明不加以限
制。
21.在一实施例中，风险评估模型102可包括神经网络模型和/或机器学习模型。藉此，风险评估模型102可经训练以提高针对特定药物在使用上的风险评估的精准度。例如，处理器11可使用与特定药物有关的用药路径信息来训练或更新风险评估模型102。
22.在一实施例中，处理器11可获得用药数据库101中与某一药物组合(亦称为第一药物组合)有关的用药路径信息(亦称为第一用药路径信息)。第一药物组合包含多种药物(亦称为第一药物)。在一实施例中，处理器11可获得用药数据库101中与另一药物组合(亦称为第二药物组合)有关的用药路径信息(亦称为第二用药路径信息)。第二药物组合也包含多种药物(亦称为第二药物)。
23.在一实施例中，第一用药路径信息可反映第一药物组合中的多种药物(即第一药物)在使用上的顺序性。例如，假设第一药物组合包含药物a、b及c，则第一用药路径信息可反映某一用户使用药物a、b及c的顺序性。类似的，第二用药路径信息可反映第二药物组合中的多种药物(即第二药物)在使用上的顺序性。例如，假设第二药物组合包含药物d、e及f，则第二用药路径信息可反映某一用户使用药物d、e及f的顺序性。
24.在一实施例中，处理器11可获得第一用药路径信息与第二用药路径信息之间的重叠用药信息。例如，此重叠用药信息可反映用药数据库101中符合第一用药路径信息的用药人数与符合第二用药路径信息的用药人数之间的重叠程度(或重叠比例)。在一实施例中，此重叠程度可通过一个比例值来表示。例如，根据用药数据库101中的历史用药记录，符合第一用药路径信息的用药人数与符合第二用药路径信息的用药人数之间的重叠程度越高，则此比例值可越大。
25.在一实施例中，在获得重叠用药信息后，处理器11可判断此重叠用药信息是否符合一个噪声排除条件。此噪声排除条件是用以在建立风险评估模型102之前，筛选出后续可能会对风险评估模型102造成不良影响(例如降低风险评估模型102的可靠度)的信息(即噪声)并可加以排除。
26.在一实施例中，若处理器11判定所获得的重叠用药信息符合所述噪声排除条件，则处理器11可在不考虑所述第一用药路径信息的前提下，根据用药数据库101中的其余用药路径信息，建立风险评估模型102。也就是说，在建立、训练或更新风险评估模型102之前，处理器11可根据所述噪声排除条件来筛选出后续可能会对风险评估模型102造成不良影响的用药路径信息。尔后，在建立、训练或更新风险评估模型102时，此些可能会对风险评估模型102造成不良影响的用药路径信息可被排除(即不被用以建立、训练或更新风险评估模型102)，从而提高所建立的风险评估模型102的可靠度。
27.在一实施例中，若处理器11判定此重叠用药信息不符合所述噪声排除条件，表示所述第一用药路径信息对于风险评估模型102的建立、训练或更新是有帮助的(例如增加风险评估模型102的信息量)。因此，在后续建立、训练或更新风险评估模型102的过程中，处理器11可允许使用所述第一用药路径信息来建立、训练或更新风险评估模型102。
28.在一实施例中，所述第一药物组合中的药物与所述第二药物组合中的药物完全相同。也就是说，假设第一药物组合包含药物a、b及c(或由药物a、b及c组成)，则第二药物组合也包含药物a、b及c(或由药物a、b及c组成)。
29.在一实施例中，所述第一药物组合中的药物与所述第二药物组合中的药物完全不
同。也就是说，假设第一药物组合包含药物a、b及c(或由药物a、b及c组成)，则第二药物组合可包含药物d、e及f(或由药物d、e及f组成)。其中，药物a、b及c与药物d、e及f完全不同。
30.在一实施例中，处理器11可判断所述比例值是否大于一个门槛值。若处理器11判定所述比例值大于此门槛值，处理器11可判定所述重叠用药信息符合所述噪声排除条件。反之，若处理器11判定所述比例值不大于此门槛值，处理器11可判定所述重叠用药信息不符合所述噪声排除条件。
31.图2是根据本发明的一实施例所示出的第一用户的用药历史记录的示意图。请参照图2，某一用户(例如用户x)的用药历史记录可反映用户x在4月12日与4月17日使用过药物a(例如从药局领取药物a)、在4月19日、4月22日及5月7日使用过药物b(例如从药局领取药物b)、及在4月26日与5月1日使用过药物c(例如从药局领取药物c)。尔后，用户x在5月11日因特定疾病住院。处理器11可根据用户x的用药历史记录来获得用户x在5月11日住院前的一段时间范围内的用药路径信息(即第一用药路径信息)。
32.图3是根据本发明的一实施例所示出的第一用户的用药路径信息的示意图。请参照图3，接续于图2的实施例，在一实施例中，根据药物的最早使用时间以及各种药物在使用上最接近住院日的日期，处理器11可归纳出用户x对于药物a、b及c的用药路径为，用户x依序在4月17日、4月22日及5月1日使用了药物a、b及c。处理器11可将此用药路径信息(即第一用药路径信息)记录于用药数据库101中。
33.须注意的是，根据不同的预设规则，处理器11还可以根据图2呈现的用药历史记录来归纳出用户x对于药物a、b及c的不同用药路径(包含药物的使用日期改变和/或药物的使用顺序改变)。例如，在一实施例中，处理器11可归纳出用户x对于药物a、b及c的用药路径为，用户x依序在4月12日、4月19日及4月26日使用了药物a、b及c。或者，在一实施例中，处理器11可归纳出用户x对于药物a、b及c的用药路径为，用户x依序在4月17日、5月1日及5月7日使用了药物a、c及b。
34.在一实施例中，处理器11可根据用药数据库101中的信息，获得与图3的用户x具有相同的用药路径(即第一用药路径的)用户(亦称为第一用户)的总人数(例如50人)。换言之，所述第一用户包括依序使用了药物a、b及c的每一个用户。其中，对每个第一用户来说，依序使用药物a、b及c的日期可以不同。例如用户x依序在4月17日、4月22日及5月1日使用了药物a、b及c，而另一用户t依序在1月5日、1月18日、1月27日使用了药物a、b及c。用户t亦可视为第一用户，其与用户x具有相同的用药路径。
35.在一实施例中，在获得第一用户后，处理器11可根据用药数据库101中的信息，获得在所述第一用户中，在依序使用了药物a、b及c的日期，同样使用了完全相同的药物a、b及c或者完全不同的药物d、e及f的用户(亦称为第二用户)的总人数(例如10人)。处理器11可将第二用户在该些日期的用药路径信息(即第二用药路径信息)记录于用药数据库101中。
36.图4是根据本发明的一实施例所示出的第二用户的用药路径信息的示意图。请参照图4，接续于图3的实施例，假设在所述第一用户中，某一个用户(例如用户t)除了在1月5日、1月18日、1月27日依序使用了药物a、b及c之外，还同时在1月5日、1月18日、1月27日依序使用了药物d、e及f。处理器11可将用户t标注为第二用户并将用户t的用药路径信息(即第二用药路径信息)记录于用药数据库101中。
37.须注意的是，在一实施例中，对于第二用户的定义可以是更为放宽。例如，在一实
施例中，以用户x为例，假设药物a、b及c的份量分别是3日份、5日份及3日份，则处理器11可将药物a、b及c的使用日期分别放宽为4月17日至4月19日之间、4月22日至4月26日之间、及5月1日至5月3日之间。或者，以用户t为例，假设药物a、b及c的份量分别是5日份、3日份及3日份，则处理器11可将药物a、b及c的使用日期分别放宽为1月5日至1月9日之间、1月18日至1月20日之间、及1月27日至1月29日之间。因此，在图3的一实施例中，假设用户x除了在4月17日、4月22日及5月1日(或者4月17日至4月19日之间、4月22日至4月26日之间、及5月1日至5月3日之间)依序使用了药物a、b及c之外，还同时在4月17日至4月19日之间、4月22日至4月26日之间、及5月1日至5月3日之间依序使用了药物d、e及f，则用户x即符合第二用户的定义。类似的，在图4的一实施例中，假设用户t在1月5日至1月9日之间、1月18日至1月20日之间、及1月27日至1月29日之间，除了依序使用了药物a、b及c之外，还同时依序使用了药物d、e及f，则用户t也符合第二用户的定义。
38.在一实施例中，处理器11可根据所述第一用户的总人数决定符合第一用药路径信息的用药人数，并根据所述第二用户的总人数决定符合第二用药路径信息的用药人数。例如，假设所述第一用户的总人数为50人，且所述第二用户的总人数为10人，则处理器11可决定符合第一用药路径信息的用药人数为50人且符合第二用药路径信息的用药人数为10人。
39.在一实施例中，处理器11可根据符合第一用药路径信息的用药人数与符合第二用药路径信息的用药人数决定所述比例值，以反映符合第一用药路径信息的用药人数与符合第二用药路径信息的用药人数之间的重叠程度。例如，假设符合第一用药路径信息的用药人数为50人且符合第二用药路径信息的用药人数为10人，则处理器11可将此比例值决定为0.2(0.2＝10/50)。
40.在一实施例中，假设所述门槛值为0.1，则处理器11可判定此比例值大于所述门槛值。因此，处理器11可判定第一用药路径信息符合所述噪声排除条件。尔后，此第一用药路径信息将不会被用于建立、训练或更新风险评估模型102。或者，在一实施例中，假设所述门槛值为0.3，则处理器11可判定此比例值不大于所述门槛值。因此，处理器11可判定第一用药路径信息不符合所述噪声排除条件。尔后，此第一用药路径信息将可被用于建立、训练或更新风险评估模型102。
41.图5是根据本发明的一实施例所示出的第一用药路径信息、第二用药路径信息及重叠用药信息的示意图。请参照图5，在本实施例中，是假设所述第一药物组合中的药物与所述第二药物组合中的药物完全相同。处理器11可将第一用药路径信息(即用药路径p)、第二用药路径信息(即用药路径cp)及对应的重叠用药信息(即重叠用药比例)记载于信息表格51中。
42.在本实施例中，是假设用药路径p为在特定日期(例如图3与图4的实施例中提及的日期)中依序使用了药物a、b及c，而用药路径cp为在相同日期(例如图3与图4的实施例中提及的日期)中同样使用了药物a、b及c。但是，须注意的是，用药路径cp中对于药物a、b及c的使用顺序不同于用药路径p中对于药物a、b及c的使用顺序。
43.以信息表格51的第一个栏位为例，用药路径p为依序使用了药物a、b及c，而用药路径cp则为依序使用了药物b、c及a，且用药路径p与用药路径cp的用药人数之间的重叠程度可由比例值0.23来表示。也就是说，在此实施例中，假设符合用药路径p的第一用户的总人数为100人，则同时符合用药路径p与cp的第二用户的总人数约为23人，其占比为0.23。依此
类推，信息表格51中各栏位的信息可被建立并填写。
44.在一实施例中，假设所述门槛值为0.24。在筛选所欲排除的用药路径时，比例值大于0.24的用药路径p相关的用药路径信息可被排除。以图5为例，用药路径p(a-》b-》c)与cp(a-》c-》b)的比例值0.25大于门槛值0.24，表示在曾经使用药物a、b及c的用户中，药物a、b及c被交错使用的比例很高，且用户对于药物a、b及c的使用顺序相当不一致。因此，即便最终某些用户因为使用了药物a、b及c而导致住院，但仍无法确定药物a、b及c的哪一种使用顺序会对用户的住院产生较明显的影响。因此，在一实施例中，药物a、b及c的使用顺序(即用药路径p(a-》b-》c))对于风险评估模型102而言，可以被视为是噪声而被处理器11排除(即不用于建立、训练或更新风险评估模型102)。
45.图6是根据本发明的一实施例所示出的第一用药路径信息、第二用药路径信息及重叠用药信息的示意图。请参照图6，在本实施例中，是假设所述第一药物组合中的药物与所述第二药物组合中的药物完全不同。处理器11可将第一用药路径信息(即用药路径p)、第二用药路径信息(即用药路径cp)及对应的重叠用药信息(即重叠用药比例)记载于信息表格61中。
46.在本实施例中，是假设用药路径p为在特定日期(例如图3与图4的实施例中提及的日期)中依序使用了药物a、b及c，而用药路径cp为在相同日期(例如图3与图4的实施例中提及的日期)中更进一步使用了药物d、e及f(或药物j、k及l)。药物a、b及c完全不同于药物d、e及f(或药物j、k及l)。
47.以信息表格61的第一个栏位为例，用药路径p为依序使用了药物a、b及c，而用药路径cp则为符合用药路径p的用户同时还依序使用了药物d、e及f。用药路径p与用药路径cp的用药人数之间的重叠程度可由比例值0.14来表示。也就是说，在此实施例中，假设符合用药路径p的第一用户的总人数为100人，则同时符合用药路径p与cp的第二用户的总人数约为14人，其占比为0.14。依此类推，信息表格61中各栏位的信息可被建立并填写。
48.在一实施例中，假设所述门槛值为0.18。在筛选所欲排除的用药路径时，比例值大于0.18的用药路径p相关的用药路径信息可被排除。以图6为例，用药路径p(a-》b-》c)与cp(e-》d-》f)的比例值0.19大于门槛值0.18，表示在曾经使用药物a、b及c的用户中，高于18％的用户也同时在使用药物d、e及f。因此，即便最终某些用户因为使用了药物a、b及c以及药物d、e及f而导致住院，但仍无法确定药物a、b、c、d、e及f中的哪些药物或其使用顺序会对用户的住院产生较明显的影响。因此，在一实施例中，药物a、b及c的使用顺序(即用药路径p(a-》b-》c))对于风险评估模型102而言，可以被视为是噪声而被处理器11排除(即不用于建立、训练或更新风险评估模型102)。
49.须注意的是，在图5和/或图6的另一实施例中，若与用药路径p有关的比例值皆不大于所述门槛值(例如0.4)，则后续在建立或更新风险评估模型102时，处理器11可不排除与用药路径p有关的用药路径信息(即可将与用药路径p有关的用药路径信息用于建立、训练或更新风险评估模型102)。
50.图7是根据本发明的一实施例所示出的用药风险评估方法的流程图。请参照图7，在步骤s701中，获得用药数据库中与第一药物组合有关的第一用药路径信息。在步骤s702中，获得所述用药数据库中与第二药物组合有关的第二用药路径信息。在步骤s703中，获得所述第一用药路径信息与所述第二用药路径信息之间的重叠用药信息。在步骤s704中，判
断所述重叠用药信息是否符合噪声排除条件。若所述重叠用药信息符合所述噪声排除条件，在步骤s705中，排除所述第一用药路径信息，并且在步骤s706中，根据所述用药数据库中的其余用药路径信息(即不包含所述第一用药路径信息的其余用药路径信息)，建立风险评估模型，其中所述风险评估模型用以评估所述用药数据库中的至少一药物的使用风险。或者，在步骤s704中，若判定所述重叠用药信息不符合噪声排除条件，则略过步骤s705并进入步骤s706。
51.然而，图7中各步骤已详细说明如上，在此便不再赘述。值得注意的是，图7中各步骤可以实作为多个程序码或是电路，本发明不加以限制。此外，图7的方法可以搭配以上实施例使用，也可以单独使用，本发明不加以限制。
52.综上所述，本发明的实施例提出的用药风险评估方法与用药风险评估装置，可在建立、训练或更新药物的风险评估模型的过程中，先将可能引发噪声或不确定性的用药路径信息排除。藉此，可提高所建立的风险评估模型的可靠度。
53.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。