Java药物不良反应ADR智能监测系统源码

简介: 药物不良反应(Adverse Drug Reaction,ADR)是指在使用合格药品时,在正常的用法和用量下出现的与用药目的无关的有害反应。这些反应往往因药物种类、使用方式、个体差异等因素而异,可能导致患者身体不适、病情恶化。

药物不良反应(Adverse Drug Reaction,ADR)是指在使用合格药品时,在正常的用法和用量下出现的与用药目的无关的有害反应。这些反应往往因药物种类、使用方式、个体差异等因素而异,可能导致患者身体不适、病情恶化。


为保障患者用药安全,及时发现药物不良反应迹象,智能化监测系统主动监测预警,辅助医务人员发现不良反应,提高药品安全水平,保障身体健康。


ADR监测引擎每日主动获取检验数据、病历内容(可拓展)、以及其他临床数据,根据知识库内容自动判定患者是否有不良反应迹象,记录触发规则的数据,并生成报告供药师人工判定。引擎可智能判断指标和医嘱的先后顺序,以及监测区间,极大的降低假阳,提高医务人员的工作效率。

登录.png


一、什么是ADR智能监测系统?


药品不良反应(Adverse Drug Reaction,ADR)是指合格药品在正常用法用量下出现的与用药目的无关的有害反应,不包括超说明书用药、药品质量问题等导致的不良医疗后果。

ADR智能监测系统是一种用于监测药品不良反应(Adverse Drug Reactions, ADR)的智能系统。该系统通过收集和分析医疗领域的数据,包括病历、处方、实验室检测结果等信息,来监测可能的不良反应事件。

ADR智能监测系统的优势在于其能够快速、准确地识别潜在的不良反应事件,并及时采取相应的措施,从而减少药害事故的发生,保障公众用药安全。该系统还能够提供全面的药品安全性信息,帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。


ADR智能监测系统通常包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和分析等模块。通过自然语言处理、机器学习等人工智能技术,系统能够自动提取和分析数据中的关键信息,发现潜在的不良反应模式。这些模式可以用于预警、预测和预防不良反应事件的发生。


除了监测药品不良反应,ADR智能监测系统还可以用于监测医疗器械不良事件、疫苗接种不良反应等其他医疗安全问题。该系统的应用范围正在不断扩大,为安全监测和风险控制提供了重要的技术支持。


总的来说,ADR智能监测系统是一种高效、准确的医疗安全监测工具,有助于提高公众用药和医疗安全水平。随着人工智能技术的不断发展,该系统的性能和应用范围也将不断优化和扩展。


二、ADR数据辨别引擎


主动监测患者具象临床指标,比如检验异常指标实现及时预警。


三、药品ADR信号主动监测引擎


参考以往真实世界中临床不良反应经验,以及国内外指南,形成不良反应知识库,智能引擎结构化知识库主动访问患者临床特征,实现不良反应主动预判。

数据分析与信号识别引擎.png


四、ADR处置行为分析引擎


主动监测患者临床处置行为,推理患者潜在发生的不良生命体征,深度挖掘潜在不良反应患者。

ADR不良反应监测系统由系统管理、规则管理、监测报告三个大的功能模块组成。方便药师维护监测规则知识库,以及监测主题库,提高临床工作效率。


五、不良反应监测系统-指标规则管理


1.系统支持维护指标逻辑:大于、小于、范围之内、范围之外、差值大于、差值小于、差值范围之内。

2.如果维护差值类型,则需要维护监测区间,智能识别监测范围,降低监测阳性率。

3.监测指标根据需求,可以拓展,例如检查指标、病历指标、体征指标等。


六、不良反应监测系统-主题管理


1.主题管理,描述规则逻辑集合,例如肝主题、肾主题等,代表触发规则后,相应病症的体现。


2.系统支持维护三种主体类型:规则(以指标为主)、药品(以药品触发)、规则药品(同时判断指标和药品,以及时间关系)。


3.如果维护规则药品类型,则需要维护监测区间,药品与指标间的监测区间。


七、不良反应监测系统-不良反应报告


根据监测引擎结果,展示可疑患者列表,报告中体现命中主题项目以及其他信息。


八、不良反应监测系统-不良反应报告详情


报告详情包含患者基本信息、监测结果、指标数据、医嘱数据,同时展示命中指标趋势图,以及医嘱使用周期,辅助药师做准确判断。


九、不良反应监测系统-抗菌药送检判断


系统提供第三方送检判断接口(HTTP),判断开立的医嘱药品是否已送检,以及让医生填写用药原因(预防、治疗),确保抗菌药使用的规范性。


十、技术框架


技术架构:B/S

 

开发语言:Java


开发工具:IntelliJ   IDEA

 

前端框架:Vue

 

后端框架:SpringBoot

 

数 据 库:MySQL

相关文章
|
2月前
|
设计模式 消息中间件 传感器
Java 设计模式之观察者模式:构建松耦合的事件响应系统
观察者模式是Java中常用的行为型设计模式,用于构建松耦合的事件响应系统。当一个对象状态改变时,所有依赖它的观察者将自动收到通知并更新。该模式通过抽象耦合实现发布-订阅机制,广泛应用于GUI事件处理、消息通知、数据监控等场景,具有良好的可扩展性和维护性。
284 8
|
2月前
|
移动开发 监控 小程序
java家政平台源码,家政上门清洁系统源码,数据多端互通,可直接搭建使用
一款基于Java+SpringBoot+Vue+UniApp开发的家政上门系统,支持小程序、APP、H5、公众号多端互通。涵盖用户端、技工端与管理后台,支持多城市、服务分类、在线预约、微信支付、抢单派单、技能认证、钱包提现等功能,源码开源,可直接部署使用。
226 24
|
2月前
|
安全 前端开发 Java
使用Java编写UDP协议的简易群聊系统
通过这个基础框架,你可以进一步增加更多的功能,例如用户认证、消息格式化、更复杂的客户端界面等,来丰富你的群聊系统。
176 11
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Java与生成式AI:构建内容生成与创意辅助系统
生成式AI正在重塑内容创作、软件开发和创意设计的方式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持文本、图像、代码等多种生成任务的创意辅助系统。我们将完整展示集成大型生成模型(如GPT、Stable Diffusion)、处理生成任务队列、优化生成结果以及构建企业级生成式AI应用的全流程,为Java开发者提供构建下一代创意辅助系统的完整技术方案。
222 10
|
2月前
|
人工智能 监控 Java
Java与AI智能体:构建自主决策与工具调用的智能系统
随着AI智能体技术的快速发展,构建能够自主理解任务、制定计划并执行复杂操作的智能系统已成为新的技术前沿。本文深入探讨如何在Java生态中构建具备工具调用、记忆管理和自主决策能力的AI智能体系统。我们将完整展示从智能体架构设计、工具生态系统、记忆机制到多智能体协作的全流程,为Java开发者提供构建下一代自主智能系统的完整技术方案。
432 4
|
Java
Java并发编程笔记之FutureTask源码分析
FutureTask可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。通过传入Runnable或者Callable的任务给FutureTask,直接调用其run方法或者放入线程池执行,之后可以在外部通过FutureTask的get方法异步获取执行结果,因此,FutureTask非常适合用于耗时的计算,主线程可以在完成自己的任务后,再去获取结果。
4399 0
|
Java 调度 API
Java并发编程笔记之Timer源码分析
timer在JDK里面,是很早的一个API了。具有延时的,并具有周期性的任务,在newScheduledThreadPool出来之前我们一般会用Timer和TimerTask来做,但是Timer存在一些缺陷,为什么这么说呢?   Timer只创建唯一的线程来执行所有Timer任务。
3164 0
|
Java
Java并发编程笔记之Semaphore信号量源码分析
JUC 中 Semaphore 的使用与原理分析,Semaphore 也是 Java 中的一个同步器,与 CountDownLatch 和 CycleBarrier 不同在于它内部的计数器是递增的,那么,Semaphore 的内部实现是怎样的呢?   Semaphore 信号量也是Java 中一个同步容器,与CountDownLatch 和 CyclicBarrier 不同之处在于它内部的计数器是递增的。
4375 0
|
Java
Java并发编程笔记之CyclicBarrier源码分析
JUC 中 回环屏障 CyclicBarrier 的使用与分析,它也可以实现像 CountDownLatch 一样让一组线程全部到达一个状态后再全部同时执行,但是 CyclicBarrier 可以被复用。
2338 0
|
Java
Java并发编程笔记之 CountDownLatch闭锁的源码分析
JUC 中倒数计数器 CountDownLatch 的使用与原理分析,当需要等待多个线程执行完毕后在做一件事情时候 CountDownLatch 是比调用线程的 join 方法更好的选择,CountDownLatch 与 线程的 join 方法区别是什么? 日常开发中经常会遇到需要在主线程中开启多线程去并行执行任务,并且主线程需要等待所有子线程执行完毕后再进行汇总的场景,它的内部提供了一个计数器,在构造闭锁时必须指定计数器的初始值,且计数器的初始值必须大于0。
6500 0