抗菌药物使用定性分析方法、装置及计算机设备与流程

1.本发明涉及医疗信息，更具体地说是指抗菌药物使用定性分析方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.目前结合检验指标判断用药合理性尤其是抗菌药物用药指征的临床辅助系统较多。但基本局限于抗菌药物使用前必须有送检申请以及抗菌药物ddd值阈值设定等方法而菌培养结果和药敏试验结果，在检验科室是所为前后不可分的整体，而在数据传输中往往被分开，作为独立的医疗数据类型来参与临床辅助软件的判断，同时这一块判断和患者其他治疗方案、用药方案、药师审核等未挂钩，不利于抗菌药物使用管控。
3.因此，有必要设计一种新的方法，实现多方面相结合，有利于抗菌药物使用管控。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供抗菌药物使用定性分析方法、装置及计算机设备。
5.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：抗菌药物使用定性分析方法，包括：
6.获取药敏数据；
7.获取抗生素种类数据库；
8.根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案；
9.发送所述药物治疗方案至终端。
10.其进一步技术方案为：所述药敏数据包括药敏测试数据，所述药敏测试数据包括对菌株培养的测试数据、培养不同抗生素的定性结果以及定量结果。
11.其进一步技术方案为：所述根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案，包括：
12.获取患者病情；
13.根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
14.其进一步技术方案为：所述根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案，包括：
15.根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合；
16.根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合；
17.对所述可选药品集以及所述联用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合；
18.将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；
19.对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物治疗方案。
20.本发明还提供了抗菌药物使用定性分析装置，包括：
21.数据获取单元，用于获取药敏数据；
22.数据库获取单元，用于获取抗生素种类数据库；
23.方案确定单元，用于根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案；
24.发送单元，用于发送所述药物治疗方案至终端。
25.其进一步技术方案为：所述方案确定单元包括：
26.病情获取子单元，用于获取患者病情；
27.药物确定子单元，用于根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
28.其进一步技术方案为：所述药物确定子单元包括：
29.筛选模块，用于根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合；
30.集合确定模块，用于根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合；
31.合集确定模块，用于对所述可选药品集以及所述联用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合；
32.结果生成模块，用于将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；
33.审核模块，用于对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物治疗方案。
34.本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
35.本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
36.本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过根据获取的药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，结合药敏数据以及菌种培养以及医院的药品结合，确定药品治疗方案，实现多方面相结合，有利于抗菌药物使用管控。
37.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的应用场景示意图；
40.图2为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的流程示意图；
41.图3为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的子流程示意图；
42.图4为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的子流程示意图；
43.图5为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析装置的示意性框图；
44.图6为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析装置的方案确定单元的示意性
框图；
45.图7为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析装置的药物确定子单元的示意性框图；
46.图8为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图；
47.图9为本发明实施例提供的药品试验结果示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
50.还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
51.还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
52.请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的示意性流程图。该抗菌药物使用定性分析方法应用于服务器中。该服务器与终端进行数据交互，实现多方面相结合，有利于抗菌药物使用管控
53.图2是本发明实施例提供的抗菌药物使用定性分析方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤s110至s140。
54.s110、获取药敏数据。
55.在本实施例中，药敏数据包括药敏测试数据，所述药敏测试数据包括对菌株培养的测试数据、培养不同抗生素的定性结果以及定量结果。
56.具体地，接入药敏数据包括关键数据，比如对哪种菌培养(阳性)；抗生素的培养数据如表1所示。
57.表1.抗生素的培养数据
58.培养的抗生素培养定性结果培养定量结果a抗生素r》16b抗生素s《4
59.r为是耐药，不应使用；s是敏感效果好应该使用；其他还有介于中间/不能判断。
60.s120、获取抗生素种类数据库。
61.在本实施例中，抗生素种类数据库是指抗生素名称对应到标准药品分类的数据库。
62.具体地，最多在一百个以内(知识专家维护)抗生素名称对应到标准药品分类，引
擎请求这个分类，药品总数是固定且比较小的，也可以后期不维护，因为只需要覆盖到大部分情况；一家医院检验项目库最多在三五十左右抗生素种类提供完整库，且支持扩展。
63.如果开的药，请求引擎返回比对后的，通过传入id，查找字典里这个id对应的标准id，即标准药品。对标准药品，系统内有维护一套分类，在这个分类里，则提示信息，区别完全引擎跑出警示信息，不走等级因为只是定性方法。只要跑出来这种信息，都需要人工审核确认。
64.s130、根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案。
65.在本实施例中，药物治疗方案是指适用于治疗患者的不过敏的药物。
66.在一实施例中，请参阅图3，上述的步骤s130可包括步骤s131～s132。
67.s131、获取患者病情。
68.s132、根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
69.在本实施例中，患者在入院期间痰培养结果为鲍曼不动杆菌和铜绿假单胞菌感染，药敏结果提示鲍曼不动杆菌对左氧氟沙星敏感，对头孢哌酮舒巴坦中介，其余均耐药，铜绿假单胞菌提示对左氧氟沙星中介，其余均耐药。系统在获取患者病情及药敏结果后，先根据药敏结果筛选出敏感的药物，再根据基于自主学习的医学知识库，同时结合医院现有品种，给出推荐的用药方案。
70.在一实施例中，请参阅图4，上述的步骤s132可包括步骤s1321～s1325。
71.s1321、根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合。
72.在本实施例中，可选药品集合是指去除过敏的药物且在医院现有药物品种内的药品。
73.s1322、根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合。
74.在本实施例中，联用抗菌药物集合是指可用于联合用药的抗菌的药物集合。
75.s1323、对所述可选药品集以及所述联用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合。
76.在本实施例中，可用药集合是指可选药品集以及所述联用抗菌药物集合构成的组合。
77.s1324、将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；
78.s1325、对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物治疗方案。
79.在本实施例中，将医院现有抗菌药品设为集合a，上述药敏试验中存在耐药的种类为集合b，得出可选药品范围集合c为a-b.在集合c中，采取组合数公式c(n，m)＝p(n，m)/p(m，m)＝n！/m！*(n-m)！，得出联用抗菌药物的集合d，那么可选范围集合e即为单药集合c 联用集合d.再对集合e的每个元素作为一个变量x输入，患者感染情况和其他指标作为其他变量y，输入抗菌药物使用案例库(由历史病案中疗效作为判断因子)，获得每一种方案对应输出y：定性是/否，对能产生y＝是的输入元素，在全部枚举审查结束后获得集合e1，即为推荐的方案。组合数公式里，c指着种类，(n,m)表示从m个元素中选取n个元素；p为指排列数；c
(n，m)指所有抗生素使用组合的可能性。
80.具体地，例如：患者菌培养得到，感染微生物为，表皮葡萄球菌。根据药品试验结果如图9所示，如医生开具头孢类抗生素、青霉素等，系统均判断拦截，提示注意多重耐药。保障用药安全，避免错过抗菌治疗最佳时机。系统推荐用药为对这一微生物生长抑制作用强的达托霉素、万古霉素等。同时对替加环素等非临床一线抗菌药物，作慎重使用提示。
81.s140、发送所述药物治疗方案至终端。
82.举个例子：患者推荐的方案为：左氧氟沙星、头孢哌酮舒巴坦 左氧氟沙星、头孢哌酮舒巴坦 米诺环素、美罗培南 左氧氟沙星、左氧氟沙星 阿米卡星。值得注意的是，该案例中机器推荐了药敏中耐药的米诺环素、美罗培南、阿米卡星等药物，可能是机器基于自主学习的相关指南及文献给出的推荐方案，这对避免滥用抗菌药物，提高其临床使用合理率的意义重大。
83.在本实施例中，将药敏结果和菌培养和药师审方相结合。避免人工判断所需要在短时间内识别处理的信息量或人为判断所不可避免存在漏判，误判情况，将其交由机器完成，提高稳定性，更安全经济保障用药安全和合理性，协助抗菌药物使用管控。
84.上述的抗菌药物使用定性分析方法，通过根据获取的药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，结合药敏数据以及菌种培养以及医院的药品结合，确定药品治疗方案，实现多方面相结合，有利于抗菌药物使用管控。
85.图5是本发明实施例提供的一种抗菌药物使用定性分析装置300的示意性框图。如图5所示，对应于以上抗菌药物使用定性分析方法，本发明还提供一种抗菌药物使用定性分析装置300。该抗菌药物使用定性分析装置300包括用于执行上述抗菌药物使用定性分析方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图5，该抗菌药物使用定性分析装置300包括数据获取单元301、数据库获取单元302、方案确定单元303以及发送单元304。
86.数据获取单元301，用于获取药敏数据；数据库获取单元302，用于获取抗生素种类数据库；方案确定单元303，用于根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案；发送单元304，用于发送所述药物治疗方案至终端。
87.在一实施例中，如图6所示，所述方案确定单元303包括病情获取子单元3031以及药物确定子单元3032。
88.病情获取子单元3031，用于获取患者病情；药物确定子单元3032，用于根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
89.在一实施例中，如图7所示，所述药物确定子单元3032包括筛选模块30321、集合确定模块30322、合集确定模块30323、结果生成模块30324以及审核模块30325。
90.筛选模块30321，用于根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合；集合确定模块30322，用于根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合；合集确定模块30323，用于对所述可选药品集以及所述联用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合；结果生成模块30324，用于将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；审核模块30325，用于对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物
治疗方案。
91.需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述抗菌药物使用定性分析装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
92.上述抗菌药物使用定性分析装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图8所示的计算机设备上运行。
93.请参阅图8，图8是本技术实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
94.参阅图8，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
95.该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种抗菌药物使用定性分析方法。
96.该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
97.该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种抗菌药物使用定性分析方法。
98.该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
99.其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：
100.获取药敏数据；获取抗生素种类数据库；根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案；发送所述药物治疗方案至终端。
101.其中，所述药敏数据包括药敏测试数据，所述药敏测试数据包括对菌株培养的测试数据、培养不同抗生素的定性结果以及定量结果。
102.在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案步骤时，具体实现如下步骤：
103.获取患者病情；根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
104.在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案步骤时，具体实现如下步骤：
105.根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合；根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合；对所述可选药品集以及所述联
用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合；将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物治疗方案。
106.应当理解，在本技术实施例中，处理器502可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
107.本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
108.因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：
109.获取药敏数据；获取抗生素种类数据库；根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案；发送所述药物治疗方案至终端。
110.其中，所述药敏数据包括药敏测试数据，所述药敏测试数据包括对菌株培养的测试数据、培养不同抗生素的定性结果以及定量结果。
111.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述药敏数据中的药敏试验结果对治疗患者感染菌株的用药作安全性和有效性判断，以推荐药物治疗方案步骤时，具体实现如下步骤：
112.获取患者病情；根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案。
113.在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并基于自主学习的医学知识库结合医院现有品种，确定药物治疗方案步骤时，具体实现如下步骤：
114.根据所述药敏试验结果筛选出敏感的药物，并结合所述医院现有品种，确定可选药品集合；根据所述可选药品集合确定联用抗菌药物集合；对所述可选药品集以及所述联用抗菌药物集合求合集，以得到可用药集合；将所述可用药集合每个元素作为输入变量，患者病情作为辅助变量，输入医学知识库中的抗菌药物使用案例库，以得到每一种方案对应输出结果；对每一种方案对应输出结果进行审核，以确定药物治疗方案。
115.所述存储介质可以是u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
116.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专
业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
117.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
118.本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
119.该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
120.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。