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龙图腾网获悉武汉华大基因科技有限公司申请的专利一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112366002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011125971.0，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估方法是由张奥萌;王雷;刘宇云;吕龙挺;李涛;吕翰林;方欢设计研发完成，并于2020-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估方法。其包括：获取多位患者的指标数据、大文本数据以及不良用药标识数据，其中，指标数据包括生化指标，大文本数据包括病例文本；从大文本数据中提取其中的指标数据，作为显性特征；基于药品知识库，根据大文本数据获取指示不良用药反应特征的隐性特征；按照时间序列对指标数据、显性特征和隐性特征进行拼接，获得标准化特征；将标准化特征作为样本，不良用药标识数据作为标签，对预设的机器学习模型进行训练，获得不良用药评估模型。本发明的技术方案可以对患者在换药后，以及新患者初次用药后是否会发生不良反应进行较为准确的预测，从而提前做好相应准备，保证患者的健康。

本发明授权一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识库对院内真实世界不良用药的评估模型构建方法，其特征在于，包括： 获取多位患者的指标数据、大文本数据以及不良用药标识数据，其中，所述指标数据包括生化指标，所述大文本数据包括病例文本，且所述大文本数据包括至少部分所述指标数据； 从所述大文本数据中提取其中的所述指标数据，作为显性特征； 基于药品知识库，根据所述大文本数据获取指示不良用药反应特征的隐性特征； 按照时间序列对所述指标数据、所述显性特征和所述隐性特征进行拼接，获得标准化特征； 将所述标准化特征作为样本，所述不良用药标识数据作为标签，对预设的机器学习模型进行训练，获得不良用药评估模型； 所述不良用药标识数据包括指示所述患者是否发生不良反应的事件数据；所述基于药品知识库，根据所述大文本数据获取指示不良用药反应特征的隐性特征包括： 基于所述药品知识库获取指示不良反应相关术语的多个特征词； 确定所述大文本数据中各所述特征词的TF-IDF信息； 根据所述TF-IDF信息确定所述特征词的差值特征； 将所述差值特征作为样本，所述事件数据作为标签，对预设的神经网络进行训练，获得预训练模型； 将所述预训练模型的标定层数的神经元输出作为所述隐性特征； 所述根据所述TF-IDF信息确定所述特征词的差值特征包括： 根据所述TF-IDF信息确定所述特征词在已知不良事件样本中的均值； 确定待预测样本中所述特征词的词频； 将所述词频和所述均值的标准差作为所述差值特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉华大基因科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江夏区东湖新技术开发区高新二路388号24栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。