[发明专利]用于药房替代的方法、系统和计算机程序产品

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

获得与针对与至少一个患者相关联的至少一个处方的至少一个理赔相关联的理赔数据；

基于理赔数据，确定与所述至少一个患者相关联的所述至少一个处方的至少一个通用标识符；

为与所述一个或多个处方相关联的一个或多个通用标识符获得与一个或多个已知诊断相关联的药物诊断数据；

基于所述至少一个通用标识符和药物诊断数据，确定与针对所述至少一个患者的所述至少一个处方相关联的至少一个可能诊断；

基于理赔数据，确定与和所述至少一个处方相关联的所述至少一个可能诊断相关联的至少一个成本；

针对所述至少一个可能诊断，使用基于训练数据集训练的机器学习模型，确定与所述至少一个可能诊断相关联的所述至少一个处方的至少一个潜在替代处方；

向至少一个用户提供与和所述至少一个可能诊断相关联的所述至少一个处方的所述至少一个潜在替代处方相关联的节省信息；

从所述至少一个用户接收与和所述至少一个可能诊断相关联的所述至少一个处方的所述至少一个潜在替代处方相关联的用户输入；

基于用户输入，更新训练数据集以包括与所述至少一个潜在替代处方相关联的所述至少一个可能诊断作为至少一个经训练的诊断；以及

基于更新后的训练数据集训练机器学习模型。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

确定所述至少一个可能诊断是否与确认的数据集中的一个或多个确认的诊断匹配；

响应于确定所述至少一个可能诊断与确认的数据集中的一个或多个确认的诊断匹配，进行以下之一：(i)更新训练数据集以包括与所述至少一个处方相关联的所述至少一个可能诊断作为一个或多个经训练的诊断，以及(ii)通过调整与经训练的数据集中至少一个现有的经训练的诊断相关联的权重来更新经训练的数据集。

3.如权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括：

基于所述至少一个可能诊断和确认的数据集，确定与所述至少一个可能诊断相关联的严重性级别，其中严重性级别被输入到所述至少一个机器学习模型以确定与所述至少一个可能诊断相关联的所述至少一个处方的所述至少一个潜在替代处方。

4.如权利要求3所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个潜在替代处方与所述至少一个可能诊断的与所述至少一个处方相同的严重性级别相关联。

5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

基于所述至少一个可能诊断和训练数据集，确定与所述至少一个可能诊断相关联的至少一个概率，其中所述至少一个概率被输入到所述至少一个机器学习模型以确定与所述至少一个可能诊断相关联的所述至少一个处方的所述至少一个潜在替代处方。

6.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个潜在替代处方包括以下至少一种：与和所述至少一个处方相关联的药物不同的药物、与和所述至少一个处方相关联的剂量不同的剂量、停止使用与所述至少一个处方相关联的药物的指示、与所述至少一个处方相关联的相同药物的不同配方、与所述至少一个处方相关联的相同药物的不同包装，或其任何组合。

7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述至少一个成本还基于与所述至少一个处方相关联的当前成本和与所述至少一个处方相关联的未来成本来确定，其中未来成本与当前成本不同。