本发明涉及医疗信息处理，尤其涉及重症感染患者精准药物治疗管理系统及方法。
背景技术：
1、随着医学技术的不断进步和医疗数据的日益丰富，精准医疗逐渐成为重症感染患者治疗领域的重要发展方向。重症感染患者通常病情复杂、多变，且对药物治疗的反应存在显著个体差异，因此在药物选择和剂量调整上，需要精确考虑患者的个体化特征。然而，现有的药物治疗方案多依赖于经验医学和传统的指南推荐，缺乏对患者个体特征的深入分析，难以有效应对重症感染患者复杂的病情变化和个体差异。
2、综上所述，现有的药物治疗方案存在如下技术问题：在重症感染患者精准药物治疗管理实现中，对多源异构的患者医疗数据处理不准确以及治疗方案不精确不合理。
技术实现思路
1、本发明提供重症感染患者精准药物治疗管理系统及方法，以解决现有的药物治疗方案在重症感染患者精准药物治疗管理实现中，对多源异构的患者医疗数据存在处理不准确以及治疗方案不精确不合理的技术问题。
2、本发明的重症感染患者精准药物治疗管理系统及方法，具体包括以下技术方案：
3、重症感染患者精准药物治疗管理方法，包括以下步骤：
4、s1.采集患者的多源医疗数据并进行预处理，得到预处理后的医疗数据；对预处理后的医疗数据进行多源融合处理，得到融合后的患者综合数据；
5、s2.基于融合后的患者综合数据，生成初步个性化药物治疗方案；基于初步个性化药物治疗方案，通过多维交互作用场与动态熵权风险评估算法对初步个性化药物治疗方案中的药物组合进行风险量化，得到风险评分；基于风险评分，对初步个性化药物治疗方案进行优化，生成安全个性化药物治疗方案。
6、优选的，所述s1，具体包括：
7、所述多源融合处理的具体步骤如下：首先，将预处理后的医疗数据进行数据合并，得到合并后的医疗数据；然后，对合并后的医疗数据进行特征提取，得到患者医疗数据的初步多维特征数据；最后，对患者医疗数据的初步多维特征数据通过基于多维相似性嵌入和非线性扰动的特征融合算法进行处理，得到融合后的患者综合数据。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、在基于多维相似性嵌入和非线性扰动的特征融合算法的实现过程中，将患者医疗数据的初步多维特征数据进行标准化转换，基于标准化后的患者医疗数据的初步多维特征数据，生成标准化后的特征矩阵；基于标准化后的特征矩阵，计算相似性度量矩阵；基于相似性度量矩阵，对标准化后的特征矩阵进行空间映射，得到多维相似性嵌入矩阵。
10、优选的，所述s1，具体包括：
11、引入非线性扰动函数，对多维相似性嵌入矩阵进行扰动，生成非线性扰动矩阵；非线性扰动矩阵中的任意元素表示为：
12、；
13、其中，是非线性扰动矩阵的第行第列元素；是多维相似性嵌入矩阵的第行第列元素；是非线性扰动函数；是控制双曲正切函数的缩放系数；是控制双曲正切函数的平移量；是控制正弦函数的影响力的扰动强度；、是控制正弦函数的频率和相位偏移；是双曲正切函数。
14、优选的，所述s1，具体包括：
15、基于非线性扰动矩阵，引入自适应多重嵌入聚合机制，计算贡献度权重，并引入综合特征生成函数，得到融合后的患者综合数据；综合特征生成函数的具体公式为：
16、；
17、其中，是融合后的患者综合数据；是综合特征生成函数；和分别表示非线性扰动矩阵中行索引和列索引；表示非线性扰动矩阵行的总数；表示非线性扰动矩阵列的总数；是贡献度权重；是非线性扰动矩阵的第行第列元素；是综合特征生成函数中的正弦函数扰动强度系数；是综合特征生成函数中的正弦函数频率系数；是激活函数。
18、优选的，所述s2，具体包括：
19、在多维交互作用场与动态熵权风险评估算法实现过程中，基于初步个性化药物治疗方案，构建药物交互作用矩阵；基于药物交互作用矩阵，得到交互作用维度的交互作用强度；将所有交互作用维度上的交互作用强度进行综合，得到多维交互作用场强度；交互作用维度的交互作用强度的计算公式如下：
20、；
21、其中，是在每个交互作用维度上初步个性化药物治疗方案中药物和药物的交互作用强度；是药物对的交互作用信息；是药物和药物在第维交互作用的权重系数；表示药物和药物在第维度的交互作用影响因子；和分别表示药物和的具体剂量；和分别表示药物和药物在第维度的作用时间；是控制药物作用时间的影响程度调节系数。
22、优选的，所述s2，具体包括：
23、引入动态熵权权重调整机制，基于交互作用维度的交互作用强度，得到交互作用维度的熵值；基于交互作用维度的熵值，动态调整权重，计算每个交互作用维度的动态权重；将每个交互作用维度的动态权重应用于多维交互作用场强度，得到动态加权交互作用强度。
24、优选的，所述s2，具体包括：
25、基于动态加权交互作用强度，得到风险熵权值；基于风险熵权值，评估初步个性化药物治疗方案中每对药物组合的风险，得到风险评分；将风险评分与预设的风险评分阈值进行比较，当风险评分大于风险评分阈值时，对初步个性化药物治疗方案中的当前药物组合进行优化，生成安全个性化药物治疗方案。
26、重症感染患者精准药物治疗管理系统，包括以下部分：
27、数据采集与预处理模块，多源数据融合模块，药物治疗数据库，个体化治疗决策模块，药物交互作用数据库，药物交互作用检测模块，动态监测与反馈调节模块；
28、数据采集与预处理模块，采集患者的多源医疗数据并进行预处理，得到预处理后的医疗数据；将预处理后的医疗数据发送至多源数据融合模块；
29、多源数据融合模块，对预处理后的医疗数据进行多源融合处理，得到融合后的患者综合数据；将融合后的患者综合数据发送至个体化治疗决策模块；
30、药物治疗数据库，存储药物治疗数据，并将药物治疗数据发送至个体化治疗决策模块；
31、个体化治疗决策模块，基于融合后的患者综合数据，结合药物治疗数据库提供的药物治疗数据，生成初步个性化药物治疗方案；将初步个性化药物治疗方案发送至药物交互作用检测模块；
32、药物交互作用数据库，存储药物交互作用数据，并将药物交互作用数据发送至药物交互作用检测模块；
33、药物交互作用检测模块，结合药物交互作用数据，利用多维交互作用场与动态熵权风险评估算法对初步个性化药物治疗方案进行量化，评估初步个性化药物治疗方案中每对药物组合的风险，得到风险评分；将风险评分与预设的风险评分阈值进行比较，当风险评分大于风险评分阈值时，对初步个性化药物治疗方案中的当前药物组合进行优化，生成安全个性化药物治疗方案；将安全个性化药物治疗方案发送至动态监测与反馈调节模块；
34、动态监测与反馈调节模块，患者通过安全个性化药物治疗方案进行治疗，在治疗过程中，实时跟踪患者的病情变化趋势，评估安全个性化药物治疗方案；当检测到患者病情变化时，将所述病情变化反馈至数据采集与预处理模块，形成闭环，直到患者病情稳定。
35、本发明的技术方案的有益效果是：
36、1、通过引入多维相似性嵌入，将患者医疗数据的初步多维特征数据映射到相似性嵌入空间中，并结合非线性扰动机制，使得不同特征之间的相似性关系得以更加精确地刻画和表达；多维相似性嵌入能够有效捕捉特征之间的全局相似性关系，而非线性扰动函数进一步引入了非线性变化，使得融合后的患者综合数据的生成更加灵活、多样化，从而提升了特征融合的质量与表达能力。生成的融合后的患者综合数据能够更全面地反映患者的病情状态，为个性化的药物治疗方案的制定提供了坚实的数据基础。
37、2、通过计算非线性扰动矩阵中各特征的贡献度权重，确定每个特征在最终特征融合中的贡献度，再对非线性扰动矩阵的所有特征进行加权聚合；贡献度权重的引入使得精准药物治疗管理系统能够动态调整不同特征在融合后的患者综合数据中的重要性，提升了特征融合的准确性与鲁棒性。融合后的患者综合数据能够更好地反映患者的个体特征，为后续的个性化治疗提供了可靠的数据支持。
38、3、多维交互作用场的构建能够细致地捕捉初步个性化药物治疗方案中药物之间的复杂交互行为，动态权重的引入能够根据不同患者的特征和用药情况自适应调整每个交互作用维度的重要性，从而更准确地量化药物组合的交互作用风险。通过优化策略（如剂量调整、时间分离等），能够有效降低药物交互作用风险，生成安全个性化药物治疗方案。
1.重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，在所述s1中，还包括：
4.根据权利要求3所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，在所述s1中，还包括：
5.根据权利要求4所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，在所述s1中，还包括：
6.根据权利要求1所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，在所述s2中，还包括：
8.根据权利要求7所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，在所述s2中，还包括：
9.重症感染患者精准药物治疗管理系统，应用于如权利要求1所述的重症感染患者精准药物治疗管理方法，其特征在于，包括以下部分：
