一种急性心肌梗死患者服药依从性评估方法和系统与流程

本发明涉及医疗领域，特别是涉及一种急性心肌梗死患者服药依从性评估方法和系统。

背景技术：

1、急性心肌梗死是一种严重的心血管疾病，患者需要长期按时按量服药以控制病情。然而，患者的服药依从性往往存在问题，例如忘记服药、错误服药等。

2、目前，评估患者服药依从性的方法主要依赖于患者自述或医护人员的观察。这种方法存在以下局限性：主观性强：患者可能有意或无意地误报服药情况。准确性：医护人员的观察时间有限，无法全面了解患者的服药行为。缺乏实时性：无法及时发现患者的服药问题并提供相应的干预。为了提高患者服药依从性的评估准确性和实时性，急需一种能够实时监测患者用药行为并进行评估的系统。

3、在此背景下，本发明提出了一种急性心肌梗死患者服药依从性评估系统，旨在解决现有评估方法的局限性，提高患者的服药依从性，进而改善治疗效果和预后。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种急性心肌梗死患者服药依从性评估方法和系统，通过对患者用药行为的监测和分析，提高患者的服药依从性，进而改善治疗效果和预后。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

3、一种急性心肌梗死患者服药依从性评估系统，包括如下功能模块：

4、智能监测模块：设备选择单元：向用户展示可供选择的智能监测设备，根据患者的需求和实际情况，选择合适的用于佩戴的智能监测设备，包括智能手环、智能药盒；患者信息录入单元：将患者的基本信息录入设备，包括姓名、年龄、疾病类型；用药计划设置单元：输入患者的用药计划，包括药物名称、剂量、用药时间和频率；设备佩戴单元：指导患者正确佩戴设备，确保设备能够准确采集数据；数据采集单元：设备会按照设定的时间间隔自动采集患者的用药行为数据；数据传输单元：通过无线网络将采集到的数据实时传输到指定的服务器或移动终端；数据存储：将传输的数据安全存储至电子病历中，以便后续分析和查看；

5、数据分析模块：数据整理：获取智能监测设备采集的与患者用药相关的数据，包括药物名称、用药时间、剂量、频率；检查数据的完整性，核对是否存在遗漏或缺失的数据，如果存在缺失数据则进行补全；对数据进行准确性核查，核对用药记录与实际用药情况是否一致；当出现错服、漏服的情形时，发出提示信息；设定评估指标：结合专业知识和临床经验，确定能够反映用药依从性的关键指标，包括：个体按时用药依从性，通过对比实际用药时间与系统记录的规定用药时间来计算；个体用药剂量依从性，通过检查患者用药剂量是否与系统记录的医嘱一致来评估；数据分类：按照用药时间进行分类，包括每日、每周或每月的用药情况；根据药物种类进行划分，便于分析不同药物的依从性；对比标准：明确医嘱或标准用药方案的具体要求；将每个患者的实际用药情况与之进行逐一对比；计算用药依从性的关键指标：根据设定的评估指标，基于智能监测设备采集的数据运用相应的计算方法计算不同时间段或不同药物的用药依从性的关键指标，得出患者的第一用药依从性的关键指标；趋势分析：绘制图表或采用统计方法，分析所述患者的第一用药依从性的关键指标随时间的变化趋势；结合患者的病情变化，分析所述患者的第一用药依从性的关键指标与病情之间的关系，观察是否存在阶段性的改善或恶化；

6、家庭成员参与模块：用于创建操作账号：为患者的家庭成员或护理人员创建专门的账号，以便他们能够参与到用药管理中；权限设置：根据不同角色设置相应的权限，包括监督用药、查看用药记录；信息共享：建立系统内的信息共享机制，让家庭成员能够实时了解患者的用药情况，且患者、家庭成员和护理人员之间能够方便地交流；提醒功能：为家庭成员提供用药提醒设置功能，以便他们协助提醒患者按时用药；数据记录：允许家庭成员记录患者的用药情况，包括用药时间、剂量；数据分析：对家庭成员提供的用药数据进行分析获取所述患者的第二用药依从性的关键指标，为患者的用药管理提供参考，并比较所述患者的第一用药依从性的关键指标与所述患者的第二用药依从性的关键指标是否匹配，如果不匹配则提示智能提醒模块进行告警

7、智能提醒模块：用于从智能监测模块获取患者的基本信息、用药计划数据；根据用药计划制定提醒规则；选择电话、短信、app 推送、语音提醒的提醒方式至少一种提示方式进行用药提醒；还用于从其他模块获取提示信息；根据提示信息通过电话、短信、app 推送、语音提醒的提醒方式至少一种提示方式进行告警；基于患者的信息、用药计划，设置个性化的提醒规则，确定需要提醒的关键时间点和事项；根据患者的特殊需求进行提醒规则个性化调整：收集患者对提醒的反馈，以便优化提醒服务；记录患者的用药信息和提醒历史。

8、优选地，智能监测模块还包括：情绪识别单元，获取用户的语音和面部表情数据，采用深度学习技术对语音数据进行情绪分析，语音数据通过麦克风或录音文件输入，特征提取包括声音频率、节奏、音调，使用卷积神经网络或循环神经网络进行情绪状态识别，生成语音情绪分析结果；采用图像处理技术对面部表情数据进行分析，面部表情数据通过摄像头或图像文件输入，分析过程包括面部特征点识别、表情动态分析，利用统计模型和机器学习方法进行情绪判定，生成面部表情情绪分析结果；基于所述语音情绪分析结果及其权重、所述面部表情情绪分析结果及其权重获得最后的情绪分析结果；所述数据分析模块进一步用于：基于所述最后的情绪分析结果，通知医生或家属或护理人员及时关注病患的心理状态，避免病患情绪影响其对药物的认知和态度，或是产生对药物的抵触情绪，从而降低用药依从性。

9、优选地，能监测模块还包括：用药计划评估单元：从多个来源收集大量急性心肌梗死患者的用药相关数据，包括电子病历、医嘱系统、药品数据库；对收集到的数据进行清理和整合，确保数据的准确性和一致性；对用药合理性进行标注，包括标注为合理或不合理；从数据中提取与用药合理性相关的特征，包括患者年龄、病因、症状、诊断结果、药物名称、剂量、用药时间和频率；使用机器学习算法构建至少一个用药计划评估模型；利用标注好的数据对模型进行训练，使其学习到用药合理性的模式；将患者的用药计划输入由所述至少一个用药计划评估模型并获取相应的评估结果，基于评估结果综合评估用药是否合理，如果不合理则进行告警；所述机器学习算法包括深度强化学习算法、层次聚类算法、关联规则挖掘算法、时间序列分析算法。

10、优选地，数据分析模块进一步用于：存在缺失数据则进行补全的方式为：直接询问患者关于服药的情况，包括用药时间、剂量、频率；或者询问家庭成员或护理人员：获取他们所知道的患者服药情况；审核与确认：由医护人员对补全的记录进行审核和确认；更新电子病历：将补全的服药记录及时更新到电子病历中；向用户终端或智能监测设备发送提示信息，向患者强调按时、准确记录服药情况的重要性。

11、优选地，数据采集单元进一步用于：设备初始化：确保设备已正确安装并连接到服务器或移动终端；进行设备的校准和设置，包括时间、日期等基础信息；患者身份识别：通过指纹、二维码、rfid、人脸识别中至少一种身份识别方式识别患者的身份；确保采集到的数据与特定患者相关联；设定时间间隔：根据患者的用药要求和医生的建议并考虑药物的作用时间和剂量等因素，设置合适的时间间隔；用药事件检测：通过智能监测设备检测患者的用药行为并采集以下数据：用药时间、用药剂量、用药种类、以及患者的生理数据，包括心率、血压。

12、优选地，设备佩戴单元进一步用于：通过视频或图片或动画的方式将设备按照正确的方向和方式佩戴在选定的部位上；提示根据设备的说明，调整设备的佩戴紧度，确保设备牢固但不过紧；确保设备的传感器或探头与身体接触良好，以准确采集数据；告知患者注意事项：向患者展示设备的正常工作状态和可能出现的指示灯或提示信息；提示患者在佩戴过程中避免剧烈运动、碰撞或浸泡在水中；如果设备出现异常或不适，及时通知医生或相关人员；个性化指导和支持：根据患者的特殊情况和需求，提供个性化的指导和支持；解答患者在使用设备过程中遇到的问题和疑问。

13、优选地，数据分析模块进一步用于：设定评估指标：结合专业知识和临床经验，确定能够反映用药依从性的关键指标，还包括：药物持有率：通过检查患者实际拥有的药物数量与应该持有的药物数量的比例来计算；疗程完成率：统计患者完成整个用药疗程的比例；药物遗漏率：计算患者遗漏用药的次数或比例；药物中断率：衡量患者中断用药的情况。

14、优选地，各关键指标的计算公式为：药物持有率 = 实际持有药物数量 / 应持有药物数量 × 100%。疗程完成率 = 完成疗程的患者数 / 总患者数 × 100%。药物遗漏率= 遗漏用药的次数 / 总用药次数 × 100%。药物中断率 = 中断用药的患者数 / 总患者数 × 100%

15、本发明提供还一种急性心肌梗死患者服药依从性评估方法，包括如下步骤：

16、步骤1：向用户展示可供选择的智能监测设备，根据患者的需求和实际情况，选择合适的用于佩戴的智能监测设备，包括智能手环、智能药盒；将患者的基本信息录入智能监测设备，包括姓名、年龄、疾病类型，输入患者的用药计划，包括药物名称、剂量、用药时间和频率；指导患者正确佩戴设备，确保设备能够准确采集数据；按照设定的时间间隔自动采集患者的用药行为数据；通过无线网络将采集到的数据实时传输到指定的服务器或移动终端；将传输的数据安全存储至电子病历中，以便后续分析和查看；

17、步骤2：获取智能监测设备采集的与患者用药相关的数据，包括药物名称、用药时间、剂量、频率；检查数据的完整性，核对是否存在遗漏或缺失的数据，如果存在缺失数据则进行补全；对数据进行准确性核查，核对用药记录与实际用药情况是否一致；当出现错服、漏服的情形时，发出提示信息；设定评估指标：结合专业知识和临床经验，确定能够反映用药依从性的关键指标，包括：个体按时用药依从性，通过对比实际用药时间与系统记录的规定用药时间来计算；个体用药剂量依从性，通过检查患者用药剂量是否与系统记录的医嘱一致来评估；数据分类：按照用药时间进行分类，包括每日、每周或每月的用药情况；根据药物种类进行划分，便于分析不同药物的依从性；对比标准：明确医嘱或标准用药方案的具体要求；将每个患者的实际用药情况与之进行逐一对比；计算用药依从性的关键指标：根据设定的评估指标，基于智能监测设备采集的数据运用相应的计算方法计算不同时间段或不同药物的用药依从性的关键指标，得出患者的第一用药依从性的关键指标；趋势分析：绘制图表或采用统计方法，分析所述患者的第一用药依从性的关键指标随时间的变化趋势；结合患者的病情变化，分析所述患者的第一用药依从性的关键指标与病情之间的关系，观察是否存在阶段性的改善或恶化；

18、步骤3：创建操作账号：为患者的家庭成员或护理人员创建专门的账号，以便他们能够参与到用药管理中；权限设置：根据不同角色设置相应的权限，包括监督用药、查看用药记录；信息共享：建立系统内的信息共享机制，让家庭成员能够实时了解患者的用药情况，且患者、家庭成员和护理人员之间能够方便地交流；提醒功能：为家庭成员提供用药提醒设置功能，以便他们协助提醒患者按时用药；数据记录：允许家庭成员记录患者的用药情况，包括用药时间、剂量；数据分析：对家庭成员提供的用药数据进行分析获取所述患者的第二用药依从性的关键指标，为患者的用药管理提供参考，并比较所述患者的第一用药依从性的关键指标与所述患者的第二用药依从性的关键指标是否匹配，如果不匹配则提示智能提醒模块进行告警

19、步骤4：获取患者的基本信息、用药计划数据；根据用药计划制定提醒规则；选择电话、短信、app 推送、语音提醒的提醒方式至少一种提示方式进行用药提醒；获取提示信息；根据提示信息通过电话、短信、app 推送、语音提醒的提醒方式至少一种提示方式进行告警；基于患者的信息、用药计划，设置个性化的提醒规则，确定需要提醒的关键时间点和事项；根据患者的特殊需求进行提醒规则个性化调整：收集患者对提醒的反馈，以便优化提醒服务；记录患者的用药信息和提醒历史。

20、优选地，步骤1还包括：从多个来源收集大量急性心肌梗死患者的用药相关数据，包括电子病历、医嘱系统、药品数据库；对收集到的数据进行清理和整合，确保数据的准确性和一致性；对用药合理性进行标注，包括标注为合理或不合理；从数据中提取与用药合理性相关的特征，包括患者年龄、病因、症状、诊断结果、药物名称、剂量、用药时间和频率；使用机器学习算法构建至少一个用药计划评估模型；利用标注好的数据对模型进行训练，使其学习到用药合理性的模式；将患者的用药计划输入由所述至少一个用药计划评估模型并获取相应的评估结果，基于评估结果综合评估用药是否合理，如果不合理则进行告警；所述机器学习算法包括深度强化学习算法、层次聚类算法、关联规则挖掘算法、时间序列分析算法。

21、通过采用上述技术，与现有技术相比，本发明的有益效果是：

22、1、采取多种渠道获取患者用药数据，用以计算个体按时用药依从性、个体用药剂量依从性、药物持有率、疗程完成率、药物遗漏率、药物中断率等表征用药依从性的关键指标，各渠道数据之间相互验证，避免单一渠道、单一指标导致的用药依从性评估不准确问题。

23、2、通过深度强化学习算法、层次聚类算法、关联规则挖掘算法、时间序列分析算法等多种算法评估用药计划合理性，避免错误用药；实时采集用药行为数据，减少主观误差，准确评估患者的服药依从性；及时发现错服、漏服等问题，通过多种提醒方式，如电话、短信、app 推送或语音提醒，确保患者按时按量服药，实时干预用药问题。

24、3、个性化管理与协同：根据患者需求个性化调整提醒规则，促进家庭成员参与，增强支持系统。实现信息共享，方便交流，提高治疗效果，节省人力资源。