本發明涉及數據庫，尤其涉及一種藥品不良反應案例數據庫系統及方法。

背景技術：

1、數據庫技術領域涵蓋信息的存儲、檢索、管理和優化，使得大量數據能夠被有效地組織、存儲在計算機系統中，并通過使用數據庫管理系統（dbms）進行管理。數據庫技術可以支持各種類型的數據庫模式，如關系型、非關系型和分布式數據庫。關鍵功能包括數據的增加、修改、刪除以及查詢處理，確保數據的一致性、完整性和安全性，還涉及到數據挖掘、在線分析處理（olap）和事務管理，是現代it結構不可或缺的一部分，廣泛應用于商業、科研、醫療等多個行業。

2、其中，藥品不良反應案例數據庫系統是專門為記錄、存儲和分析老年患者使用藥品后發生的不良反應而設計的信息系統。與普通藥品不良反應數據庫不同，該系統特別關注老年人群在用藥過程中可能出現的特殊反應和風險。由于老年人常伴有多種慢性疾病，身體機能退化，代謝能力減弱，且經常需要長期、多種藥物聯合使用（即多重用藥），這使得他們更容易發生藥物不良反應或藥物間相互作用。

3、現有的數據庫技術雖然在信息存儲和管理方面具有廣泛的應用，但在專門處理如藥品不良反應等醫療特定數據時，往往缺乏足夠的專業化和深度。特別是在實現對復雜醫療數據的動態監控和實時分析方面，現有系統可能未能有效識別并迅速響應藥品的潛在風險，導致對藥品安全性問題的反應不夠及時。此外，現有技術在自動化提取敏感性指標和進行風險預測方面通常缺乏必要的機制，阻礙了從大規模數據中發現關鍵的安全隱患。

技術實現思路

1、本發明的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種藥品不良反應案例數據庫系統及方法。

2、為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：一種藥品不良反應案例數據庫系統包括：

3、案例記錄模塊收集藥品不良反應案例，記錄藥品類型、使用者的反應和發生時間點，對案例進行數據整理，并標記不良反應的嚴重程度，生成不良反應案例表；

4、關聯性分析模塊根據所述不良反應案例表，提取案例關鍵內容，統計分析藥品與不良反應之間的關系，確定關鍵關聯模式，根據確定結果對每個藥品的案例數、反應類型及其發生頻率進行排名，分析主要和次要關聯路徑，記錄藥品與不良反應間的存在關系，生成案例關聯性圖；

5、敏感性指標提取模塊利用所述案例關聯性圖，測定不良反應的發生頻率和影響程度，同步對案例數據進行敏感性分析，識別敏感度最高的反應指標，揭示藥品安全性的關鍵問題，得到敏感性分析結果；

6、藥品篩選標記模塊基于所述敏感性分析結果，識別并標記問題藥品，對問題藥品進行案例回顧和數據審查，確定問題藥品的存在問題和潛在影響，構建問題藥品列表；

7、案例歸檔模塊根據所述問題藥品列表，對存在問題藥品的不良反應案例進行標記，調整數據庫檢索功能，更新數據的可訪問性，生成優化后的案例數據庫。

8、作為本發明的進一步方案，所述不良反應案例表的獲取步驟為：

9、收集藥品使用者的基本信息、藥品類型及反饋數據，篩選不良反應描述的案例記錄，提取使用者的不良反應及發生時間點，并按照藥品類型進行分類，生成藥品類型不良反應匹配結果；

10、根據所述藥品類型不良反應匹配結果，設定不良反應的嚴重程度分類標準，結合使用者反饋數據，采用公式：

11、；

12、計算藥品的不良反應綜合評分，并按照分類標準進行分級，得到不良反應嚴重程度分級結果，其中，代表不良反應描述的強度，代表不良反應發生的時間，代表使用者的生理特征值，代表不良反應的持續時間，代表參與統計的案例總數；

13、結合所述不良反應嚴重程度分級結果和所述藥品類型不良反應匹配結果，按照時間分布統計差異藥品類型的不良反應趨勢，統計不良反應類別，整合輸出不良反應案例表。

14、作為本發明的進一步方案，所述關鍵關聯模式的確定步驟為：

15、根據所述不良反應案例表中的藥品名稱、不良反應描述、發生時間及使用者特征數據，對案例內容進行解析，并提取核心信息，按照藥品名稱和不良反應類別進行數據映射，統計每種藥品的不良反應發生次數，得到藥品與不良反應初步統計結果；

16、基于所述藥品與不良反應初步統計結果，統計每種藥品對應不良反應的發生概率，采用公式：

17、；

18、計算藥品與不良反應的關聯強度，得到藥品-不良反應關系統計分析結果，其中，代表第個案例中該不良反應的嚴重程度，代表案例時間跨度，代表藥品在差異使用者群體中的不良反應報告頻率，代表符合篩選標準的案例數量，代表藥品涉及的不良反應類別數；

19、根據所述藥品-不良反應關系統計分析結果，篩選差異藥品在案例中的共性關聯特征，分析藥品間的交叉作用趨勢，并提取主要關聯模式與次要關聯模式，得到關鍵關聯模式分析結果。

20、作為本發明的進一步方案，所述案例關聯性圖的獲取步驟為：

21、根據所述關鍵關聯模式分析結果，提取各藥品關聯的不良反應類型，按照不良反應發生率、案例總數及分布均勻性對藥品進行排序，得到藥品案例數量與反應類型排名結果；

22、基于所述藥品案例數量與反應類型排名結果，分析藥品與不良反應之間的直接和間接關聯，確定藥品間共享不良反應的重疊比例，結合不良反應發生的時間趨勢，識別藥品間的交叉影響，確定差異藥品的不良反應傳播路徑，得到藥品間不良反應關聯路徑分析結果；

23、根據所述藥品間不良反應關聯路徑分析結果，記錄藥品與不良反應之間的直接關聯和間接關聯信息，確定關鍵不良反應節點，按照差異藥品的關聯模式揭示不良反應傳播關系，生成案例關聯性圖。

24、作為本發明的進一步方案，所述敏感性分析結果的獲取步驟為：

25、基于所述案例關聯性圖，計算每種藥品的不良反應發生頻率，并統計不良反應在差異時間段的變化趨勢，結合不良反應類型的嚴重程度，得到不良反應發生頻率統計結果；

26、基于所述不良反應發生頻率統計結果，分析不良反應的影響程度，采用公式：

27、；

28、計算各不良反應的影響值，并結合差異人群特征分析不良反應的影響差異，得到不良反應影響程度評估結果，其中，代表不良反應發生的強度評分，代表不良反應的持續時間，代表差異藥品導致相同不良反應的平均嚴重度，代表不良反應在差異個體中的變異程度；

29、基于所述不良反應影響程度評估結果，分析差異不良反應對藥品安全性的影響敏感度，篩選敏感度最高的不良反應類型，識別對藥品安全性影響最大的反應指標，確定最關鍵的不良反應問題，得到敏感性分析結果。

30、作為本發明的進一步方案，所述問題藥品列表的獲取步驟為：

31、根據所述敏感性分析結果，通過閾值提取高敏感性不良反應的藥品，并統計藥品的案例發生頻率，分析藥品在差異使用人群中的表現差異，得到問題藥品識別結果；

32、根據所述問題藥品識別結果，回顧所有涉及問題藥品的案例數據，分析差異案例中關鍵參數的分布情況，并結合同類藥品的案例數據進行比對，評估問題藥品在差異使用環境中的表現，得到問題藥品案例回顧與數據審查結果；

33、根據所述問題藥品案例回顧與數據審查結果，分析問題藥品的潛在影響，記錄所有問題藥品的名稱、關聯不良反應、關鍵參數及影響范圍，按照差異影響程度分類整理，構建問題藥品列表。

34、作為本發明的進一步方案，所述優化后的案例數據庫的獲取步驟為：

35、基于所述問題藥品列表，按照藥品名稱、不良反應類型及嚴重程度進行分類，并對存在癥狀描述、用藥時間、劑量信息的案例進行標記，檢查數據完整性，得到不良反應案例標記結果；

36、根據所述不良反應案例標記結果，分析數據庫現有檢索規則，調整問題藥品案例的索引方式，按照藥品名稱、不良反應類型及嚴重程度進行匹配，并調整數據訪問權限，得到數據庫檢索功能優化結果；

37、基于所述數據庫檢索功能優化結果，檢查所有已標記的不良反應案例，分析數據存儲結構，對數據進行重新整理，記錄所有問題藥品的不良反應案例檢索與訪問，生成優化后的案例數據庫。

38、一種藥品不良反應案例數據庫方法，包括以下步驟：

39、s1：收集藥品使用者的基本信息、藥品類型及反饋數據，按照藥品類型進行分類，設定不良反應的嚴重程度分類標準，計算藥品的不良反應綜合評分，按照時間分布統計差異藥品類型的不良反應趨勢，輸出不良反應案例表；

40、s2：根據所述不良反應案例表對案例內容進行解析，按照藥品名稱和不良反應類別進行數據映射，計算藥品與不良反應的關聯強度，提取主要關聯模式與次要關聯模式并對藥品進行排序，確定藥品間共享不良反應的重疊比例，確定關鍵不良反應節點，并構建案例關聯性圖；

41、s3：基于所述案例關聯性圖，統計不良反應在差異時間段的變化趨勢，計算各不良反應的影響值，結合差異人群特征分析不良反應的影響差異，分析差異不良反應對藥品安全性的影響敏感度，確定最關鍵的不良反應問題，得到敏感性分析結果；

42、s4：根據所述敏感性分析結果，通過閾值提取高敏感性不良反應的藥品，分析藥品在差異使用人群中的表現差異，分析差異案例中關鍵參數的分布情況，評估問題藥品在差異使用環境中的表現，分析問題藥品的潛在影響，構建問題藥品列表；

43、s5：基于所述問題藥品列表，按照藥品名稱、不良反應類型及嚴重程度進行分類，并對案例進行標記，調整問題藥品案例的索引方式，按照藥品名稱、不良反應類型及嚴重程度進行匹配，分析數據存儲結構，對數據進行重新整理，生成優化后的案例數據庫。

44、與現有技術相比，本發明的優點和積極效果在于：

45、本發明中，通過對案例數據進行詳盡分類并進行深入的關聯性分析，使得藥品與不良反應之間的連接得到清晰的描繪，增強了敏感性分析的精確性，確保了對藥品引起的關鍵風險反應的快速識別，從而優化了風險管理流程，篩選與標記問題藥品的流程加強了監控系統的響應能力，提高了醫療機構對藥品安全的管理效率，同時通過對藥品不良反應數據的系統化處理，增加了對潛在問題的可視化，使得醫療提供者能夠及時調整治療方案，減少了患者的健康風險。