[发明专利]一种临床药物层次分类的方法

说明书

本发明公开了一种临床药物层次分类的方法，包括：从患者的临床电子病历数据库中获取药物和诊断关系，利用统计学方法建立药物‑诊断二值矩阵；以药物‑诊断二值矩阵为基础，利用Jaccard相似系数计算药物‑药物之间的距离，建立药物‑药物距离矩阵；以药物‑药物距离矩阵为基础，利用K‑means聚类算法对临床药物进行顶层分类；在每个顶层分类内部，根据药物‑药物距离关系进行顶层分类内部的层次聚类；在顶层分类之间，根据顶层分类之间的距离关系进行顶层分类之间的层次聚类；合并顶层分类内部的层次聚类和顶层分类之间的层次聚类，形成临床药物的层次分类。本发明的方法是基于临床电子病历数据、面向所有临床药物建立统一的药物层次分类的方法。

技术领域

本发明涉及药物分类，尤其涉及一种临床药物层次分类的方法。

背景技术

药物可以通过其不同的化学结构、作用机制、作用方式或者使用疗法等方式来分类。当前应用最广的药物分类系统包括了世界卫生组织维护ATC(Anatomical TherapeuticChemical Classification)、美国退伍军人事务部退伍军人健康管理局维护的NDF-RT(National Drug File Reference Terminology)以及欧洲药品市场研究协会EphMRA(European Pharmaceutical Market Research Association)的分类系统等。但是即使是使用最为广泛的ATC分类系统中，所能涵盖的临床药物只是其中的一小部分，同时对于像我国这样存在大量中成药的情况下(2017版的国家基本医疗等保险药品目录中包含了中成药1238个，相比于西药的1297个应该说占据半壁江山)，临床中更是存在大量的药物无法归入到现有体系之中，这使得在开展一些临床药物的定量计算或者大数据分析的时候缺乏有效的手段。

现有的药物分类体系都是由药学方面的专家，通过构建一套分类依据，然后人工来构建的，一方面是不同药物以及不同市场中的大量药物出现的速度超出了专家维护的速度，另一方面一种固定分类体系有时候不能准确的给某种药物找到合适的分类，比如中成药不能依据其分子结构来分类，化药也不能根据中医理论来分类，从而影响到他对于临床药物的覆盖。为了应对这样的问题，近年来开始有研究者利用大规模的生物医学数据库中的数据比如化学结构、文献共现、生物靶标等来定量评估药物和药物之间的距离，以此来帮助构建一个药物分类体系服务于特定的目标，比如药物功能预测、药物重定位等。

但是这些方法目前普遍缺乏对于中成药的支持，一方面中成药不具备相关的分子结构、生物靶标等信息，另一方面相关的研究文献也比较少，从公开的数据库和文献中无法获得足够的资源来开展这方面的研究。

发明内容

本发明提供了一种临床药物层次分类的方法，是基于临床电子病历数据、面向所有临床药物建立统一的药物层次分类的方法。

本发明提供了如下技术方案：

一种临床药物层次分类的方法，包括以下步骤：

(1)从患者的临床电子病历数据库中获取药物和诊断关系，利用统计学方法建立药物-诊断二值矩阵；

(2)以药物-诊断二值矩阵为基础，利用Jaccard相似系数计算药物-药物之间的距离，建立药物-药物距离矩阵；

(3)以药物-药物距离矩阵为基础，利用K-means聚类算法对临床药物进行顶层分类；

(4)在每个顶层分类内部，根据药物-药物距离关系进行顶层分类内部的层次聚类；

(5)在顶层分类之间，根据顶层分类之间的距离关系进行顶层分类之间的层次聚类；

(6)合并顶层分类内部的层次聚类和顶层分类之间的层次聚类，形成临床药物的层次分类。