一种药物基因检测项目管理系统

本发明涉及项目管理技术领域，特别涉及一种药物基因检测项目管理系统。

目前，传统的给药方式，医生可能要经过几次调整，方能制定适合毎例患者的最佳给药方案，这会让患者错过最佳时间，甚至在试误过程中出现严重的毒副反应。传统的治方法侧重于研究人的“病”，忽视了研究患病的“人”。而个性化治过程中，通过对每个患者的特定基因信息进行分析，可以辅助医生在第一时间内确定相应的方案，在提高效率，减少药物毒副作用的同时，可以很大程度上避免方案的重叠，节省宝贵的时间，减少巨大的医疗开支。

个体化医疗的是临床用药的趋势，随着人类基因组计划的完成和后基因组时代的到来，人类医学从“4P＂医学，即预测、预防、参与以及个性化医疗，发展到第5P：精准医疗，真正意义上的个体化用药将变成现实。

个体化用药基因检测项目是健康管理中心专门为广大高血压、痛风、糖尿病、高血脂、消化系统疾及部分使用的抗凝药物的患者引进、提供的精准个性化用药基因监测。通过基因检测，能到最合适患者的药物和剂量，提供个性化用药建议；一般用过提取被检查者的口腔黏膜细胞或血液，经提取并扩增其中的基因信息后，通过精确的检测，然后利用特定的算法对个体遗传密码解读，分析得到针对个体的基因信息为临床提供参考依据；但是也存在以下问题：

(1)从基因检测到用药管理整个过程的流程管理不能直观地检查并管理，现存的药物基因检测需要患者去医院挂号并经由医护人员的操作才可生成对应的用药处方，对医护人员的依赖性过高，不够智能化；

(2)个体化基因检测项目需要人工筛选然后组建，效率低下、错误率高；

因此，本发明提出一种药物基因检测项目管理系统。

本发明提供一种药物基因检测项目管理系统，使得从基因检测到用药管理整个过程的流程管理可视化且更加系统完整，降低了对医护人员的依赖性，无需人工筛选即可组件个体化基因检测项目，提高了效率，减小了错误率。

本发明提供一种药物基因检测项目管理系统，包括：

用户接收端，用于基于第一用户输入的患者信息生成对应的电子申请单；

项目生成端，用于生成所述第一用户对应的项目管理窗口和检测计划单；

检测提醒端，用于基于所述检测计划单生成执行提醒信息并发送，同时，记录对应的发送进度；

处方生成端，用于接收第二用户输入的当前检测结果，同时，记录对应的检测执行进度，并基于当前检测结果生成对应的个体化用药处方；

项目管理端，用于将所述电子申请单、所述检测计划单、所述发送进度、所述执行进度以及所述个体化用药处方实时更新至所述项目管理窗口。

优选的，所述第二用户在接收所述执行提醒信息之前和输入所述当前检测结果之前都需要账号密码验证登录。

优选的，所述用户接收端，包括：

第一接收模块，用于接收所述第一用户输入的权限验证请求；

匹配模块，用于判断所述权限验证请求的用户类型，基于所述用户类型匹配对应的验证方式；

第一生成模块，用于基于所述验证方式生成对应的随机验证密码并发送给所述第一用户；

第二接收模块，用于接收所述第一用户输入的反馈验证密码；

验证模块，用于判断所述随机验证密码和所述反馈验证密码是否匹配，若是，则判定所述第一用户通过权限验证；

第三接收模块，用于当判定所述第一用户通过权限验证时，则接收所述第一用户输入的患者信息，并基于所述患者信息生成所述第一用户对应的电子申请单。

优选的，所述项目生成端，包括：

检索模块，用于基于所述电子申请单在预设数据库中检索是否存在所述第一用户对应的历史数据，获得检索结果；

第二生成模块，用于基于所述检索结果和所述电子申请单生成所述第一用户对应的检测项目单，同时，基于所述电子申请单生成所述第一用户对应的项目管理窗口；

第一整合模块，用于将预设时间段内接收的所有检测项目单按照生成时间重新整合，获得检测项目执行列表；

第三生成模块，用于基于所述检测项目执行列表中每个检测项目对应的第一用户检测顺序，生成所述检测项目单中每个检测项目对应的预约时间段；

预约模块，用于将所述预约时间段发送给对应第一用户，并接收所述第一用户的每个检测项目对应的预约时间反馈指令；

第四生成模块，用于基于所有预约时间反馈指令生成对应的检测计划单；

其中，所述历史数据包括：历史诊断检测数据和历史用药数据以及历史用药检测数据。

优选的，所述检测提醒端，包括：

第一发送模块，用于基于所述检测计划单生成对应的第一提醒信息发送列表，并基于所述第一提醒信息发送列表在对应时间将对应的第一执行提醒信息发送给所述第一用户，并记录所述第一提醒信息发送列表的发送进度；

第二整合模块，用于将所有检测计划单整合汇总生成对应的第二提醒信息发送列表；

第二发送模块，用于基于所述第二提醒信息发送列表在对应时间将对应的第二执行提醒信息发送给对应的第二用户，并记录所述第二提醒信息发送列表的发送进度。

优选的，所述处方生成端，包括：

第四接收模块，用于接收所述第一用户输入的最高金额期望值，同时，接收所述第二用户输入的当前检测结果，并记录对应的检测执行进度；

划分模块，用于基于预设金额等级梯度判断所述最高金额期望值对应的金额等级；

第五生成模块，用于基于所述当前检测结果和所述金额等级以及所述检索结果生成对应的个体化用药处方。

优选的，所述金额等级包括：第一等级、第二等级、第三等级。

优选的，所述检索模块，包括：

第一确定单元，用于在所述电子申请单中确定多个检索关键词，基于每个检索关键词对应的词条属性构建对应的关键词网络；

第一检索单元，用于基于所述关键词网络和第一检索路径，在预设数据库中的第一检索区域检索是否存在所述第一用户对应的诊断检测数据，若存在，则将所述诊断检测数据以时间倒序为基准，整合出所述第一用户对应的历史诊断检测数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史诊断检测数据作为第一检索结果；

第二检索单元，用于基于所述关键词网络和第二检索路径，在预设数据库中的第二检索区域检索是否存在所述第一用户对应的用药数据，若存在，则将所述用药数据以时间倒序为基准整合出所述第一用户对应的历史用药数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史用药数据作为第二检索结果；

第三检索单元，用于当所述第二检索区域中存在所述第一用户对应的历史用药数据时，基于联合搜索算法和所述历史用药数据中的第一药品信息，在所述第一检索区域和第二检索区域中检索是否存在所述第一药品信息对应的每一次用药后的用药检测数据，若存在，基于所述历史用药信息和所述用药检测数据，生成每种药品对应的用药检测变化数据图，并将所有用药检测变化数据图整合生成对应的历史用药检测数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史用药检测数据作为第三检索结果；

所述检索结果包括：第一检索结果、第二检索结果、第三检索结果。

优选的，所述第二生成模块，包括：

第二确定单元，用于基于所述电子申请单确定对应的第一检测项目，基于所有第一检测项目生成对应的第一检测项目列表；

第一生成单元，用于当预设数据库中存在所述历史诊断检测数据时，基于所述历史诊断检测数据生成对应的第二检测项目列表；

第一删除单元，用于基于所述历史诊断检测数据确定所述第二检测项目列表中每个第二检测项目的最新检测数据持续时间，将所述第二检测项目列表中最新检测数据持续时间超过对应检测数据效期的第二检测项目删除；

第二生成单元，用于当预设数据库中存在所述历史用药检测数据时，基于所述历史用药检测数据生成对应的第三检测项目列表；

第二删除单元，用于基于所述历史用药检测数据确定所述第三检测项目列表中每个第三检测项目的最新检测数据持续时间，将所述第三检测项目列表中最新检测数据持续时间超过对应检测数据效期的第三检测项目删除；

第三删除单元，用于基于保留的第二检测项目和第三检测项目生成第四检测项目列表，将所述第一检测项目列表中与所述第四检测项目列表中重合的第一检测项目删除；

第三生成单元，用于基于保留的第一检测项目生成所述第一用户对应的检测项目单。

优选的，所述第五生成模块，包括：

提取单元，用于在所述检索结果中提取所述第四检测项目列表中包含的检测项目对应的第一历史诊断检测数据和第一历史用药检测数据；

融合单元，用于将所述第一历史诊断检测数据和所述当前检测结果融合，形成对应的第一检测样本；

识别单元，用于将第一历史用药检测数据输入至检测数据分析神经网络，识别出所述第一用户对应的有效药物因素和危险药物因素；

第四生成单元，用于基于所述第一检测样本和所述有效药物因素以及所述危险药物因素，确定出初步用药处方；

第一计算单元，用于基于所述初步用药处方计算出对应的第一金额；

第四检索单元，用于当所述第一金额超过所述第一用户输入的金额等级上限值时，则确定所述初步用药处方中每种第一药品的功效关键语句，基于所述功效关键语句在预设数据库中的第三检索区域中检索出与所述功效关键语句的重合率大于预设重合率的第二药品，并基于重合率由大到小将所述第二药品排序获得每个第一药品对应的替代药品列表；

第二计算单元，用于计算出所述第一药品和对应替代药品列表中每个第二药品之间的差价，基于所述差价生成所述第一药品对应的替代药品差价列表；

第五生成单元，用于基于所有第一药品对应的替代药品差价列表生成多种待选用药处方；

第三计算单元，用于基于所述待选用药处方中每种药品对应的重合率和差价，计算出所述待选用药处方对应的处方性价比评价值；

确定单元，用于将处方性价比评价值最大值对应的待选用药处方作为所述第一用户对应的个体化用药处方。

否则，将所述初步用药处方作为所述第一用户对应的个体化用药处方。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种药物基因检测项目管理系统示意图；

图2为本发明实施例中一种用户接收端示意图；

图3为本发明实施例中一种项目生成端示意图；

图4为本发明实施例中一种检测提醒端示意图；

图5为本发明实施例中一种处方生成端示意图；

图6为本发明实施例中一种检索模块示意图；

图7为本发明实施例中一种第二生成模块示意图；

图8为本发明实施例中一种第五生成模块示意图。

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本发明提供了一种药物基因检测项目管理系统，参考图1，包括：

用户接收端，用于基于第一用户输入的患者信息生成对应的电子申请单；

项目生成端，用于生成所述第一用户对应的项目管理窗口和检测计划单；

检测提醒端，用于基于所述检测计划单生成执行提醒信息并发送，同时，记录对应的发送进度；

处方生成端，用于接收第二用户输入的当前检测结果，同时，记录对应的检测执行进度，并基于当前检测结果生成对应的个体化用药处方；

项目管理端，用于将所述电子申请单、所述检测计划单、所述发送进度、所述执行进度以及所述个体化用药处方实时更新至所述项目管理窗口。

该实施例中，第一用户即为就医人员。

该实施例中，权限验证请求和第一用户输入患者信息可以是通过手机端或PC端完成。

该实施例中，患者信息包括：姓名、性别、身份证明信息、民族、年龄、就医史、用药史、病史、病症等信息。

该实施例中，电子申请单即为包含患者信息和就医病症信息的申请单。

该实施例中，预设数据库为预存曾就医人员的就医历史数据的数据库。

该实施例中，检索结果包括：预设数据库中是否存在历史诊断检测数据的检索结果、预设数据库中是否存在历史用药数据的检索结果、预设数据库中是否存在历史用药检测数据的检索结果。

该实施例中，检测计划单即为包含第一用户待检测项目和对应的检测时间的计划单。

该实施例中，项目管理窗口即为每个第一用户对应的项目相关信息存储窗口，也是相关信息(例如：电子申请单、检测计划单、发送进度、执行进度以及个体化用药处方)的索引窗口和目录。

该实施例中，第二用户即为为第一用户进行检测(采样)的医护人员。

该实施例中，执行提醒信息包括：提醒第一用户进行检测(被采样)的提醒信息、提醒第二用户为第一用户检测(采样)的提醒信息。

该实施例中，发送进度即为反映已发送的执行提醒信息和未发送的执行提醒信息的发送进度。

该实施例中，最高金额期望值即为第一用户可接受的药品总价最高金额。

该实施例中，当前检测结果即为第二用户输入的检测(采样)第一用户获得的结果。

该实施例中，检测执行进度即为基于接收的当前检测结果，和检测计划单进行对应，获得检测计划单的执行进度(包括：已执行检测项目和未执行检测项目)。

该实施例中，个体化用药处方即为药物基因检测项目管理系统为第一用户生成的个体化、定制化用药处方。

该实施例中，将所述电子申请单、所述检测计划单、所述发送进度、所述执行进度以及所述个体化用药处方实时更新至所述项目管理窗口，即为：每一第一用户对应一个项目管理窗口，每个项目管理窗口基于预设的链接索引可直达相关信息(例如：电子申请单、检测计划单、发送进度、执行进度以及个体化用药处方)的存储区域，将获得的电子申请单、检测计划单、发送进度、执行进度以及个体化用药处方实时更新至对应存储区域，用户可以根据对应的项目管理窗口直观地看到并管理对应的项目执行进度和具体信息。

以上技术的有益效果为：本发明使得从基因检测到用药管理整个过程的流程管理可视化且更加系统完整，降低了对医护人员的依赖性，更加智能化，无需人工筛选即可组建个体化基因检测项目，提高了效率，减小了错误率。

实施例2：

在实施例1的基础上，所述第二用户在接收所述执行提醒信息之前和输入所述当前检测结果之前都需要账号密码验证登录。

该实施例中，第二用户在接收所述执行提醒信息之前和输入所述当前检测结果之前的账号密码验证登录过程可通过手机端或PC端实现，可采用账号密码实名制的登录制度。

以上技术的有益效果为：增加了医院的预设数据库内的信息保密程度和信息安全，避免了医院端数据库被侵入导致就医人员的私人信息被泄露的情况，也避免了医院端数据库被侵入导致就医人员的就医记录被篡改从而影响生成的个体化用药处方的安全性的情况。

实施例3：

在实施例1的基础上，所述用户接收端，参考图2，包括：

第一接收模块，用于接收所述第一用户输入的权限验证请求；

匹配模块，用于判断所述权限验证请求的用户类型，基于所述用户类型匹配对应的验证方式；

第一生成模块，用于基于所述验证方式生成对应的随机验证密码并发送给所述第一用户；

第二接收模块，用于接收所述第一用户输入的反馈验证密码；

验证模块，用于判断所述随机验证密码和所述反馈验证密码是否匹配，若是，则判定所述第一用户通过权限验证；

第三接收模块，用于当判定所述第一用户通过权限验证时，则接收所述第一用户输入的患者信息，并基于所述患者信息生成所述第一用户对应的电子申请单。

该实施例中，用户类型包括：曾登录用户、新用户。

该实施例中，验证方式包括：账号密码登录(手机验证)、输入身份信息重新登录；

其中，若第一用户为曾登录用户，则匹配的对应验证方式为账号密码登录(手机验证)；

若第一用户为新用户，则匹配的对应验证方式为输入身份信息重新登录。

该实施例中，随机验证密码为用户接收端在接收到第一用户的权限验证请求时，随机生成的、用于验证第一用户身份的验证密码。

该实施例中，反馈验证密码为第一用户接收到随机验证密码后输入的、为获取登录权限的验证密码。

该实施例中，基于所述验证方式生成对应的随机验证密码是为了区别用户类型，加强验证程序；

例如，当验证方式为账号密码登录(手机验证)，则生成的对应的随机验证密码为6位数字；

当验证方式为输入身份信息重新登录，则生成的对应的随机验证密码为8位由数字、英文字符、符号随机组成的验证密码。

该实施例中，基于所述验证方式生成对应的随机验证密码并发送给所述第一用户可以采用发送至手机短信或预留邮箱的方式。

该实施例中，判断所述随机验证密码和所述反馈验证密码是否匹配即为：判断随机验证密码和反馈验证密码是否一致。

以上技术的有益效果为：本发明通过用户接收端在就医人员就医之前验证就医人员的权限，提高了医院端数据库的安全性，增加了就医流程的安全性，也加强保护了就医人员的个人隐私，并且将就医挂号流程采用电子登录的方式，实现了就医登记信息自动录入，减少了就医人员录入信息的错误率，为实现就医流程一体化提供了基础。

实施例4：

在实施例1的基础上，所述项目生成端，参考图3，包括：

检索模块，用于基于所述电子申请单在预设数据库中检索是否存在所述第一用户对应的历史数据，获得检索结果；

第二生成模块，用于基于所述检索结果和所述电子申请单生成所述第一用户对应的检测项目单，同时，基于所述电子申请单生成所述第一用户对应的项目管理窗口；

第一整合模块，用于将预设时间段内接收的所有检测项目单按照生成时间重新整合，获得检测项目执行列表；

第三生成模块，用于基于所述检测项目执行列表中每个检测项目对应的第一用户检测顺序，生成所述检测项目单中每个检测项目对应的预约时间段；

预约模块，用于将所述预约时间段发送给对应第一用户，并接收所述第一用户的每个检测项目对应的预约时间反馈指令；

第四生成模块，用于基于所有预约时间反馈指令生成对应的检测计划单；

其中，所述历史数据包括：历史诊断检测数据和历史用药数据以及历史用药检测数据。

该实施例中，检测项目单包含第一用户本次需要检测的项目。

该实施例中，检测项目执行列表即为预设时间段内接收的所有检测项目单按照生成时间重新整合获得的。

该实施例中，重新整合是指按照接收电子申请单的时间先后顺序，将每个检测项目需要检测的就医人员排序。

该实施例中，第一用户检测顺序即为对应检测项目需要检测的就医人员的排列顺序。

该实施例中，预约时间段即为第一用户对应检测项目的可预约时间段，通过检测项目单中每个检测项目的检测人数和对应检测项目所需时间决定。

该实施例中，预约时间反馈指令即为第一用户输入的代表对应检测项目的预约时间的指令。

该实施例中，检测计划单即为按照检测项目执行列表的顺序依次确定每个第一用户输入的预约时间反馈指令，从而确定每个第一用户执行对应检测项目的时间，基于确定的每个第一用户执行对应检测项目的时间生成的计划单。

该实施例中，历史诊断检测数据即为对应第一用户曾做过的诊断检测项目相关数据，例如：曾经做过的血检项目等。

该实施例中，历史用药数据即为对应第一用户曾用过的药品信息数据，例如：曾用过的药品名称和剂量。

该实施例中，历史用药检测数据即为对应第一用户曾做过的在每次用药后做的检测项目，例如，在每次用药后的血检项目。

以上技术的有益效果为：通过检索第一用户的历史数据，可以利用历史数据生成药物基因检测结果，避免了重复检测，节省了就医流程和就医成本，也减轻了医院或诊断机构的医疗资源负担，通过检索结果获得检测项目单，进而获得预约时间段供就医人员预约，有利于实现就医预约智能化，且自动整理医护人员需要执行的检测项目，降低了医护人员依赖性，减轻了医护人员的负担，实现了检测项目整理自动化。

实施例5：

在实施例4的基础上，所述检测提醒端，参考图4，包括：

第一发送模块，用于基于所述检测计划单生成对应的第一提醒信息发送列表，并基于所述第一提醒信息发送列表在对应时间将对应的第一执行提醒信息发送给所述第一用户，并记录所述第一提醒信息发送列表的发送进度；

第二整合模块，用于将所有检测计划单整合汇总生成对应的第二提醒信息发送列表；

第二发送模块，用于基于所述第二提醒信息发送列表在对应时间将对应的第二执行提醒信息发送给对应的第二用户，并记录所述第二提醒信息发送列表的发送进度。

该实施例中，第一提醒信息发送列表即为用于提醒第一用户进行检测的提醒信息发送列表。

该实施例中，第一执行提醒信息即为用于提醒第一用户进行检测的提醒信息。

该实施例中，第二提醒信息发送列表即为用于提醒第二用户执行对应检测项目的提醒信息发送列表。

该实施例中，第二执行提醒信息即为用于提醒第二用户行对应检测项目的提醒信息。

以上技术的有益效果为：通过将检测计划单进行整理，可以在检测之前通过提醒信息提醒就医人员和医护人员，使得药物基因检测项目管理系统更加智能化。

实施例6：

在实施例4的基础上，所述处方生成端，参考图5，包括：

第四接收模块，用于接收所述第一用户输入的最高金额期望值，同时，接收所述第二用户输入的当前检测结果，并记录对应的检测执行进度；

划分模块，用于基于预设金额等级梯度判断所述最高金额期望值对应的金额等级；

第五生成模块，用于基于所述当前检测结果和所述金额等级以及所述检索结果生成对应的个体化用药处方。

以上技术的有益效果为：基于检测结果和检索结果中的历史数据以及确定的第一用户可承受的金额等级，使得生成的个体化用药处方为后续检索替代药品减小了检索范围，也考虑到就医人员的经济承受状况，增加了生成的个体化用药处方的可采用性，可以利用历史数据生成药物基因检测结果，避免了重复检测，节省了就医流程和就医成本，也减轻了医院或诊断机构的医疗资源负担。

实施例7：

在实施例6的基础上，所述金额等级包括：第一等级、第二等级、第三等级。

该实施例中，预设金额等级梯度包括三个梯度：第一等级梯度、第二等级梯度、第三等级梯度，依次代表药品总价从高到低，例如：第一等级梯度为5000元至10000元，第二等级梯度为1000元至5000元，第三等级梯度为0元至1000元。

以上技术的有益效果为：设置预设金额等级使得生成的个体化用药处方为后续检索替代药品减小了检索范围，也考虑到就医人员的经济承受状况，增加了生成的个体化用药处方的可采用性。

实施例8：

在实施例4的基础上，所述检索模块，参考图6，包括：

第一确定单元，用于在所述电子申请单中确定多个检索关键词，基于每个检索关键词对应的词条属性构建对应的关键词网络；

第一检索单元，用于基于所述关键词网络和第一检索路径，在预设数据库中的第一检索区域检索是否存在所述第一用户对应的诊断检测数据，若存在，则将所述诊断检测数据以时间倒序为基准，整合出所述第一用户对应的历史诊断检测数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史诊断检测数据作为第一检索结果；

第二检索单元，用于基于所述关键词网络和第二检索路径，在预设数据库中的第二检索区域检索是否存在所述第一用户对应的用药数据，若存在，则将所述用药数据以时间倒序为基准整合出所述第一用户对应的历史用药数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史用药数据作为第二检索结果；

第三检索单元，用于当所述第二检索区域中存在所述第一用户对应的历史用药数据时，基于联合搜索算法和所述历史用药数据中的第一药品信息，在所述第一检索区域和第二检索区域中检索是否存在所述第一药品信息对应的每一次用药后的用药检测数据，若存在，基于所述历史用药信息和所述用药检测数据，生成每种药品对应的用药检测变化数据图，并将所有用药检测变化数据图整合生成对应的历史用药检测数据，否则，将预设数据库中不存在所述第一用户对应的历史用药检测数据作为第三检索结果；

所述检索结果包括：第一检索结果、第二检索结果、第三检索结果。

该实施例中，检索关键词即用于在预设数据库中检索对应第一用户的历史数据的关键词，例如有：姓名、性别、身份证明信息等。

该实施例中，词条属性即为对应检索关键词的信息属性：姓名、性别身份证号等即为词条属性。

该实施例中，第一检索区域检索即为预设数据库中存储诊断检测数据的区域。

该实施例中，第一检索路径即为诊断检测数据在预设数据库中的目录索引。

该实施例中，关键词网络即为基于词条属性建立的每个第一用户关键词信息网络。

该实施例中，诊断检测数据即为诊断检测项目相关数据，例如：曾经做过的血检项目等。

该实施例中，第一检索结果即为预设数据库中是否存在第一用户对应的诊断检测数据的检索结果。

该实施例中，第二检索路径即为用药数据在预设数据库中的目录索引。

该实施例中，用药数据即为用过的药品信息数据，例如：曾用过的药品名称和剂量。

该实施例中，第二检索区域检索即为预设数据库中存储用药数据的区域。

该实施例中，第二检索结果即为预设数据库中是否存在第一用户对应的用药数据的检索结果。

该实施例中，联合搜索算法即为同时基于第一检索路径和第二检索路径搜索的算法。

该实施例中，第一药品信息即为历史用药数据中的药品相关信息。

该实施例中，药检测数据在每次用药后做的检测项目，例如，在每次用药后的血检项目。

该实施例中，用药检测变化数据图即为第一用户曾在用药之后做过的对应检测项目的变化数据图。

该实施例中，第三检索结果即为预设数据库中是否存在第一用户对应的用药检测数据的检索结果。

以上技术的有益效果为：采用分区域按照预设索引路径检索提高了检索效率，并将检索出的数据按照需求整合，为后续生成个体化用药处方提供了数据基础，可以利用历史数据生成药物基因检测结果，避免了重复检测，节省了就医流程和就医成本，也减轻了医院或诊断机构的医疗资源负担。

实施例9：

在实施例8的基础上，所述第二生成模块，参考图7，包括：

第二确定单元，用于基于所述电子申请单确定对应的第一检测项目，基于所有第一检测项目生成对应的第一检测项目列表；

第一生成单元，用于当预设数据库中存在所述历史诊断检测数据时，基于所述历史诊断检测数据生成对应的第二检测项目列表；

第一删除单元，用于基于所述历史诊断检测数据确定所述第二检测项目列表中每个第二检测项目的最新检测数据持续时间，将所述第二检测项目列表中最新检测数据持续时间超过对应检测数据效期的第二检测项目删除；

第二生成单元，用于当预设数据库中存在所述历史用药检测数据时，基于所述历史用药检测数据生成对应的第三检测项目列表；

第二删除单元，用于基于所述历史用药检测数据确定所述第三检测项目列表中每个第三检测项目的最新检测数据持续时间，将所述第三检测项目列表中最新检测数据持续时间超过对应检测数据效期的第三检测项目删除；

第三删除单元，用于基于保留的第二检测项目和第三检测项目生成第四检测项目列表，将所述第一检测项目列表中与所述第四检测项目列表中重合的第一检测项目删除；

第三生成单元，用于基于保留的第一检测项目生成所述第一用户对应的检测项目单。

该实施例中，第一检测项目基于电子申请单中的病症信息确定的检测项目。

该实施例中，第一检测项目列表即为包含第一检测项目的项目列表。

该实施例中，第二检测项目列表即为基于历史诊断检测数据生成的检测项目列表。

该实施例中，第二检测项目即为基于历史诊断检测数据确定的检测项目。

该实施例中，最新检测数据持续时间即为对应检测项目最新检测时间至今的时间间隔。

该实施例中，检测数据效期即为对应检测项目的有效时间。

该实施例中，第三检测项目列表即为基于历史用药检测数据生成的检测项目列表。

该实施例中，第三检测项目即为基于历史用药检测数据确定的检测项目。

该实施例中，第四检测项目列表即为基于保留的第二检测项目和第三检测项目生成的检测项目列表。

以上技术的有益效果为：通过将历史检测项目中的过期检测项目数据删除，将基于电子申请单中确定的检测项目中除经过删除的历史检测项目以外剩余的检测项目生成对应的检测项目单，有利于保证调用的历史数据的有效性，也能最大程度地调用有效的历史数据，利用历史数据生成药物基因检测结果，避免了重复检测，节省了就医流程和就医成本，也减轻了医院或诊断机构的医疗资源负担。

实施例10：

在实施例9的基础上，所述第五生成模块，参考图8，包括：

提取单元，用于在所述检索结果中提取所述第四检测项目列表中包含的检测项目对应的第一历史诊断检测数据和第一历史用药检测数据；

融合单元，用于将所述第一历史诊断检测数据和所述当前检测结果融合，形成对应的第一检测样本；

识别单元，用于将第一历史用药检测数据输入至检测数据分析神经网络，识别出所述第一用户对应的有效药物因素和危险药物因素；

第四生成单元，用于基于所述第一检测样本和所述有效药物因素以及所述危险药物因素，确定出初步用药处方；

第一计算单元，用于基于所述初步用药处方计算出对应的第一金额；

第四检索单元，用于当所述第一金额超过所述第一用户输入的金额等级上限值时，则确定所述初步用药处方中每种第一药品的功效关键语句，基于所述功效关键语句在预设数据库中的第三检索区域中检索出与所述功效关键语句的重合率大于预设重合率的第二药品，并基于重合率由大到小将所述第二药品排序获得每个第一药品对应的替代药品列表；

第二计算单元，用于计算出所述第一药品和对应替代药品列表中每个第二药品之间的差价，基于所述差价生成所述第一药品对应的替代药品差价列表；

第五生成单元，用于基于所有第一药品对应的替代药品差价列表生成多种待选用药处方；

第三计算单元，用于基于所述待选用药处方中每种药品对应的重合率和差价，计算出所述待选用药处方对应的处方性价比评价值；

确定单元，用于将处方性价比评价值最大值对应的待选用药处方作为所述第一用户对应的个体化用药处方。

否则，将所述初步用药处方作为所述第一用户对应的个体化用药处方。

该实施例中，第一历史诊断检测数据即为第四检测项目列表中包含的检测项目对应的历史诊断检测数据。

该实施例中，第一历史用药检测数据即为第四检测项目列表中包含的检测项目对应的历史用药检测数据。

该实施例中，第一检测样本即为将第一历史诊断检测数据和当前检测结果融合形成的样本数据。

该实施例中，检测数据分析神经网络即为用于识别出第一用户对应的有效药物因素和危险药物因素的神经网络。

该实施例中，有效药物因素即为对第一用户有效的药物因素。

该实施例中，危险药物因素即为对第一用户危险的药物因素。

该实施例中，初步用药处方即为初步确定的第一用户的用药处方。

该实施例中，第一金额即为基于所述初步用药处方计算出的药品总价。

该实施例中，金额等级上限值例如第一等级梯度上限值即为10000元，第二等级梯度的上限值为5000元，第三等级梯度的上限值为1000元，可以根据实际情况进行调整。

该实施例中，第一药品即为初步用药处方中的药品。

该实施例中，功效关键语句即为代表药品功效的关键字符。

该实施例中，第三检索区域即为预设数据库中存储药品功效信息的区域。

该实施例中，确定第一药品的功效关键语句和第二药品的功效关键语句的重合率，包括：

获取第一药品的功效关键语句中每个词条在对应功效关键语句中对应的第一位序数(用集合表示)和第一占用空间以及第二药品的功效关键语句中每个词条在对应功效关键语句中对应的第二位序数和第二占用空间；

基于所述第一位序数、第一占用空间、第二位序数、第二占用空间，计算出第一药品的功效关键语句和第二药品的功效关键语句的重合率：

式中，A为第一药品的功效关键语句和第二药品的功效关键语句的重合率，i为第一药品的功效关键语句中的第i个词条，n为第一药品的功效关键语句中的词条总个数，Mi为第一药品的功效关键语句中第i个词条对应的第一位序数，j为第二药品的功效关键语句中的第j个词条，m为第二药品的功效关键语句中的词条总个数，Mj为第二药品的功效关键语句中的第j个词条对应的第二位序数，(Mi∩Mj)max为从第一药品的功效关键语句中第i个词条对应的第一位序数和第二药品的功效关键语句中的第j个词条对应的第二位序数中的交集数据位取最大值，(Mi∩Mj)min为从第一药品的功效关键语句中第i个词条对应的第一位序数和第二药品的功效关键语句中的第j个词条对应的第二位序数中的交集数据位取最小值，(Mi∪Mj)max为从第一药品的功效关键语句中第i个词条对应的第一位序数和第二药品的功效关键语句中的第j个词条对应的第二位序数的并集数据位取取最大值，Si为第一药品的功效关键语句中第i个词条对应的第一占用空间，Sj为第二药品的功效关键语句中的第j个词条对应的第二占用空间，S1为第一药品的功效关键语句的总占用空间，S2为第二药品的功效关键语句的总占用空间；

其中，位序数用集合表示，例如：第一药品的功效关键语句为：止咳化痰，则第一个词条“止咳”对应的第一位序数为[1,2]，第二个词条“化痰”对应的第一位序数为[3,4]；

占用空间用一个具体数值表示，单位为10-2B；

例如：第一药品的功效关键语句有两个词条，两个词条对应的第一位序数分别为[1,2]、[3,4],两个词条对应的第一占用空间位分别为1×10-2B、1×10-2B，第一药品的功效关键语句的总占用空间为2×10-2B；

第二药品的功效关键语句有两个词条，两个词条对应的第一位序数分别为[1,3]、[4,6],两个词条对应的第一占用空间位分别为1×10-2B、1×10-2B，第二药品的功效关键语句的总占用空间为2×10-2B；

则A为0.25。

该实施例中，差价即为药品差价。

该实施例中，替代药品列表即为基于重合率由大到小将所述第二药品排序获得每个第一药品对应的替代药品列表。

该实施例中，替代药品差价列表即为基于差价生成每个第一药品对应的差价列表。

该实施例中，基于所有第一药品对应的替代药品差价列表生成多种待选用药处方，包括：第一药品有两种，第一种第一药品有n种替代药品，第二种药品有m中替代药品，先生成(m×n)种初步待选用药处方，将(m×n)种初步待选用药处方中用药总价满足金额等级上限值的初步待选用药处方保留，即为生成的多种待选用药处方。

该实施例中，基于所述待选用药处方中每种药品对应的重合率和差价，计算出所述待选用药处方对应的处方性价比评价值，包括：

式中，K1为重合率评价权重，A为第二药品和第一药品的功效重合率，K2为差价评价权重，B为第二药品和第一药品的差价，Amax为所有第二药品和对应第一药品的功效重合率中的最大值，Bmax为所有第二药品和对应第一药品的差价中的最大值；

例如：A为0.75，K1为0.8，K2为0.2，B为50，Amax为1，Bmax为100，则S为0.51。

以上技术的有益效果为：将第一历史用药检测数据输入至检测数据分析神经网络，识别出所述第一用户对应的有效药物因素和危险药物因素，再基于所述第一检测样本和所述有效药物因素以及所述危险药物因素，确定出初步用药处方，基于初步用药处方和对应金额等级上限值确定出多种待选用药处方，再通过考虑到药品功效和药品差价确定出的处方性价比评价值从多种待选用药处方中筛选出个体化用药处方，既满足了第一用户输入的金额要求，也保证了药品功效，还排除了危险药品因素。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。